統計学輪講（第３６回）

日時	2000年12月11日(火)    15時〜16時40分
場所	経済学部第４教室
講演者　金森 敬文(東工大)
演題　	ブースティングの損失関数とロバスト性

概要： 
機械学習の分野で現在さかんに研究されている話題の一つである「Boosting」
という学習方法について解説します．
Boostingとは，精度の低い学習機械(weak learner)を組み合わせることで精度
の良い学習機械を構成するための手法です．AdaBoost(Freund and Schapire,
1997)は顕著な性能を示すBoostingの方法として注目されています．統計学の
方面からは，Generalized Additive Models として理解する試みがあります．

今回は発表では，Boostingについて既知の結果について解説し，しばしば用い
られている損失関数についての簡単な比較，検討をおこないます．