統計学輪講のスケジュールに戻る．日時 2006年10月31日(火) 15時50分〜16時40分 場所 経済学部新棟３階第３教室 講演者 鈴木 大慈 (数理情報D1) 演題 BoostingとBayes推定 概要： Boostingとは，単純な学習機械を組み合わせてより複雑な学習を 実現させる手法である．その単純さと高い実用性からパターン認 識やテキスト分類等様々な分野へ応用されている．単純なモデル から積極的にモデルを拡張させるという発想は魅力的であり多く の統計的問題との関連が期待されるが，反面その大きな自由度の ために問題によっては過学習を起こしやすく，手放しで良い推定 が得られる訳ではない．それに対し，一致性の条件や収束速度等 多くの研究が進められているが，まだ解決されるべき問題も多く 残されている．本発表では，Boostingの考え方とそのアルゴリズ ム・理論的背景を概観した後，ベイズ推定を用いた回帰問題に対 するBoosting方法を提案し，その一致性を証明する．
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