文献

J-GLOBAL ID：202002211783188620   整理番号：20A1006384

分類と回帰のための新しいツインミニマックス確率マシン【JST・京大機械翻訳】

A novel twin minimax probability machine for classification and regression

著者 (4件)： Ma Jun (School of Mathematics and Information Sciences, North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China) ,  Shen Jumei (School of Mathematics and Information Sciences, North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China) ,  Shen Jumei (The Key Laboratory of Intelligent Information and Big Data Processing of NingXia Province, North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China) ,  Shen Jumei (Health Big Data Research Institute of North Minzu University, Yinchuan Ningxia 750021, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 196  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 優れた機械学習ツールとして,ミニマックス確率マシン(MPM)は多くの分野で広く使われている。しかし,MPMは分離超平面の構築に対する正則化項を含まず,解過程における大規模二次円錐プログラミング問題(SOCP)を解く必要があり,それはそれを大きく制限する。本論文では,MPMの性能を改善するために,ツインミニマックス確率機械分類(TMPMC)と呼ばれる新しい二値分類法を提案した。TMPMCは,MPMの性能を改善するために,2つのより小さいSOCPsを解くことにより,最終分類のための2つの非平行超平面を構築する。各超平面に対して,TMPMCは最悪の場合(最大)確率を最小化することを試みる。これは,クラスのサンプルが誤分類されるが,他のクラスから可能な限り離れているということである。さらに,著者らは,TMPMCを回帰問題に拡張し,新しい正則化ツインミニマックス確率機械回帰(TMPMR)を提案した。直観的に,TMPMRのアイデアは回帰問題を分類問題に変換することである。TMPMCとTMPMRの両方は条件付き密度の分布の仮定を避ける。最後に,TMPMCとTMPMRの線形モデルを非線形事例に拡張した。いくつかのデータセットに関する実験結果は,TMPMCとTMPMRが他のアルゴリズムと比較して一般化性能に関して競争力があることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  円錐 ,  *正則化
準シソーラス用語： 線形モデル ,  超平面 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ミニマックス確率機械 ,  分類 ,  回帰 ,  非平行超平面 ,  二次円錐計画法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類 ,  確率 ,  マシン