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申し訳ございません．お探しのページが見つかりませんでした．お探しのページは，移動もしくは削除された可能性があります． Sorry．The page you're looking for can't be found． The page you're looking for have been moved or deleted．村田研究室のWebサイトへようこそ！〒169-8555　東京都新宿区大久保 3-4-1　63号館6F-18 早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻村田昇研究室 Em ail: noboru.murata[at]eb.waseda.ac.jp
xnights 2008/07/27
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Microsoft PowerPoint - 11Boosting.ppt
1 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?
xnights 2008/07/27
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https://www.smapip.is.tohoku.ac.jp/~smapip/2002/Workshop/Proceedings/noboru-murata.pdf
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