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蔵書情報

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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

書誌情報サマリ

書名	ブースティング
著者名	金森敬文／共著
著者名ヨミ	カナモリタカフミ
出版者	森北出版
出版年月	2006.9

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資料情報

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No.	所蔵館	配架場所	請求記号	資料番号	資料種別	状態	個人貸出	在庫
1	西部図書館	一般書庫	00713/17/	1102020769	一般	在庫	可	○

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード	1000000167165
書誌種別	図書
書名	ブースティング
書名ヨミ	ブースティング
	学習アルゴリズムの設計技法
叢書名	知能情報科学シリーズ
言語区分	日本語
著者名	金森敬文／共著　畑埜晃平／共著　渡辺治／共著
著者名ヨミ	カナモリタカフミ　ハタノコウヘイ　ワタナベオサム
出版地	東京
出版者	森北出版
出版年月	2006.9
本体価格	￥３８００
ISBN	4-627-81331-7
数量	8,207p
大きさ	22cm
分類記号	007.13
件名	人工知能　アルゴリズム
注記	文献:p199～204
内容紹介	学習アルゴリズムを設計する技法として、さまざまな分野で使われているブースティング技法。この技法の使用に際して生じる疑問に対し、理論の見地から答えることを目標に、これまでの理論的な研究をまとめた一冊。
著者紹介	総合研究大学院大学博士課程修了。東京工業大学大学院情報理工学研究科助手。

内容細目

No.	内容タイトル	内容著者１	内容著者２	内容著者３	内容著者４
1	第1章確率的近似学習
2	1.1 学習の対象:命題論理関数
3	1.2 学習の目標:確率的近似学習
4	1.3 確率的近似学習アルゴリズムの例
5	1.4 確率的近似学習アルゴリズム設計の一指針:オッカムの定理
6	第2章ブースティング技法
7	2.1 ブースティング技法の考え方
8	2.2 ブースティング技法の適用例
9	2.3 代表的なブースティング:AdaBoost
10	2.4 学習アルゴリズムの設計で生じる疑問点
11	第3章フィルタリング技法とブースティング
12	3.1 サンプリングによる弱学習
13	3.2 フィルタアルゴリズム
14	3.3 フィルタリングに適したブースティング:MadaBoost
15	第4章ブースティングの統計的解釈
16	4.1 統計的学習の目標
17	4.2 期待得失にもとづくAdaBoostの導出
18	4.3 損失関数とブースティング
19	第5章誤差の統計モデルとブースティング
20	5.1 損失関数にもとづく誤差の統計モデル
21	5.2 ミスラベルに起因する誤差に対するブースティング
22	第6章外れ値に強いブースティング
23	6.1 ロバスト統計からの準備
24	6.2 もっとも頑健な損失関数
25	6.3 ソフトマージンによるブースティング
26	第7章多値判別のためのブースティング
27	7.1 多値判別の学習の枠組み
28	7.2 多値版AdaBoost:AdaBoostMlt
29	7.3 2値判別の組み合わせによる多値判別
30	7.4 分布推定のためのブースティング:U‐Boost
31	第8章よりよいブースティングを目指して
32	8.1 自信度を用いたブースティング
33	8.2 判別値ごとの自信度を用いたブースティング:InfoBoost
34	8.3 誤判別確率が偏る例:クラスDISJの学習
35	付録ブースティングの情報幾何