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講演抄録/キーワード
講演名 2010-01-21 14:40
超高速確率的分類器
杉山 将東工大
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抄録 (和) カーネルロジスティック回帰(KLR)は強力かつ柔軟性のある分類アルゴリズムであり,
事後確率に基づいてクラス予測の信頼性を出力きるという特徴を持つ.
しかし,通常ニュートン法や準ニュートン法によって行われるKLRの学習には時間がかかる.
そこで本論文では,最小二乗確率的分類器(LSPC)という新しい確率的分類アルゴリズムを提案する.
LSPCの解は線形方程式を解くだけで解析に計算することができるため,非常に計算効率がよい.
計算機実験により,LSPCはKLRと同程度の認識精度を維持したまま,
計算時間が百倍程度速いことを示す. 
(英) Kernel logistic regression (KLR) is a powerful and flexible classification algorithm,
which possesses an ability to provide the confidence of class prediction.
However, its training---typically carried out by Newton's method or quasi-Newton methods---is
rather time-consuming.
In this paper, we propose an alternative probabilistic classification
algorithm called Least-Squares Probabilistic Classifier (LSPC).
The solution of LSPC can be computed analytically just by solving
a system of linear equations, so LSPC is computationally efficient and stable.
Through experiments, we show that the computation time of LSPC
is faster than that of KLR by the factor 100 with comparable accuracy.
キーワード (和) 確率的分類 / カーネルロジスティック回帰 / クラス事後確率 / 二乗損失 / / / /  
(英) probabilistic classification / kernel logistic regression / class-posterior probability / squared-loss / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 109, no. 374, PRMU2009-173, pp. 127-132, 2010年1月.
資料番号 PRMU2009-173 
発行日 2010-01-14 (CQ, PRMU, SP, MVE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU SP MVE CQ  
開催期間 2010-01-21 - 2010-01-22 
開催地(和) 京大 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) クロスモーダル 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2010-01-PRMU-SP-MVE-CQ 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 超高速確率的分類器 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Superfast Probabilistic Classifier 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 確率的分類 / probabilistic classification  
キーワード(2)(和/英) カーネルロジスティック回帰 / kernel logistic regression  
キーワード(3)(和/英) クラス事後確率 / class-posterior probability  
キーワード(4)(和/英) 二乗損失 / squared-loss  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2010-01-21 14:40:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-CQ2009-74,IEICE-PRMU2009-173,IEICE-SP2009-114,IEICE-MVE2009-96 
巻番号(vol) IEICE-109 
号番号(no) no.373(CQ), no.374(PRMU), no.375(SP), no.376(MVE) 
ページ範囲 pp.127-132 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CQ-2010-01-14,IEICE-PRMU-2010-01-14,IEICE-SP-2010-01-14,IEICE-MVE-2010-01-14 


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