Microsoft PowerPoint - 11Boosting.ppt1 情報意味論（11） Boosting 慶應義塾大学理工学部 櫻井 彰人 競馬でもうけるには？ � 予想屋（ではなく専門家に）訊く � 仮定: � どの専門家も、正確な法則は答えられない � けれども、いくつかのレース結果をみれば、ラ ンダムよりはましな、法則を教えてくれる � 儲かるか？ アイデア � 専門家に経験則を聞く � 経験則が失敗する事例を集める (困難事例) � この困難事例について、専門家の意見を聞く � そして… � こうして得られた経験則をすべて統合する � 実は、専門家でなくても弱学習者 “weak” learning algorithm でもよい 課題 � （教えを請うときには）どのレースについて訊けば よいのか? � 最も難しいレースに集中する (それまでの経験則では最も外れているレースのこと) � これらの経験則を一つの予測規則に統合するに はどうするのか?
