WEKO3
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Robustifying AdaBoost by adding the naive error rate.
http://hdl.handle.net/10445/6923
http://hdl.handle.net/10445/69230c78242f-220a-4887-97ae-7bc03daac371
| 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 | Robustifying AdaBoost by adding the naive error rate. | |||||
| 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× Eguchi, Shinto |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 本論文では論文1の枠組みに基づき， Eta-ダイバージェンス最小化から導かれるブースティングアルゴリズムとラベル反転ノイズを表現するための確率モデルの関係について考察している．提案アルゴリズムは，入力に関わらず一定のミスラベル確率を持つ場合や，判別の難しい境界付近でミスラベル確率が高くなるような場合に対応可能なことを明らかにしている．これらのアルゴリズムの統計的性質について理論的に考察し，有用性を数値的に示した． | |||||
| 書誌情報 |
Neural Computation 巻 16, p. 767-787, 発行日 2004 |
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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 | |||||
