WEKO3
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A multi-class classification method based on decoding of binary classifiers
http://hdl.handle.net/10445/6921
http://hdl.handle.net/10445/6921b8b30e03-8eb7-4e64-91e9-f51269b35eef
| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
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| 公開日 | 2013-04-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | A multi-class classification method based on decoding of binary classifiers | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
竹之内, 高志
× 竹之内, 高志× Ishii, Shin |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 2値判別問題に対しては様々な有効なアルゴリズムが提案されている一方で，多値判別問題は未だにチャレンジングな問題である．多値判別問題では最適化すべきパラメータの数が少なくともクラス数に比例して増加するため, 次元の呪いを受けやすく，性質のよくわかっている2値判別問題を組み合わせたほうが性能的・計算量的に有利である場合が多い．本論文では2値判別器の誤りを確率モデルで表現し，複数の２値判別器の判別結果を統合し多値判別を行うための手法を提案した．従来の方法では統合器を事前に固定して判別の結果を見ながら統合器のパラメーターをチューニングする必要があった．一方，提案手法では確率モデルに基づいて，データに対して最適なパラメーターを適応的に決定する事ができるため，簡易に高精度の判別器が構成できる．実データに対しても既存の判別手法を優越する性能を発揮している． | |||||
| 書誌情報 |
Neural Computation 巻 21, 号 7, p. 2049-2081, 発行日 2010 |
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| 査読有無 | ||||||
| 値 | あり/yes | |||||
| 研究業績種別 | ||||||
| 値 | 原著論文/Original Paper | |||||
| 単著共著 | ||||||
| 値 | 共著/joint | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | MIT Press | |||||
