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講演抄録/キーワード
講演名 2014-11-18 15:00
[ポスター講演]Learning from Positive and Unlabeled Data 2: Computationally Efficient Estimation of Class Priors
Marthinus Christoffel du PlessisUniv. of Tokyo)・Gang NiuBaidu)・Masashi SugiyamaUniv. of Tokyo
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抄録 (和) (事前公開アブストラクト) We consider the problem of estimating the class prior in an unlabeled dataset using only positive and unlabeled data. The class prior of the unlabeled dataset is required when a classifier is trained from only positive and unlabeled data. In the case where labeled positive and negative samples are available; this problem can be solved via divergence matching. However, in practical problem settings, negative-labeled samples are often not available. In this paper, we show that, with samples coming only from the positive class, the class prior of the unlabeled dataset can be estimated correctly. Our key idea is to use properly penalized divergences for model fitting to cancel the error caused by the absence of negative samples. We further show that the use of the penalized L1-distance gives a computationally efficient algorithm with an analytic solution, and establish its uniform deviation bound and estimation error bound. Finally, we experimentally demonstrate the usefulness of the proposed method. 
(英) (Advance abstract in Japanese is available)
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文献情報 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-66, pp. 235-241, 2014年11月.
資料番号 IBISML2014-66 
発行日 2014-11-10 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-11-17 - 2014-11-19 
開催地(和) 名古屋大学 
開催地(英) Nagoya Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-11-IBISML 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning from Positive and Unlabeled Data 2: Computationally Efficient Estimation of Class Priors 
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Marthinus Christoffel du Plessis / Marthinus Christoffel du Plessis /
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Gang Niu / Gang Niu /
第2著者 所属(和/英) Baidu Inc. (略称: Baidu)
Baidu Inc. (略称: Baidu)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama /
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
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講演者
発表日時 2014-11-18 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2014-66 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.306 
ページ範囲 pp.235-241 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2014-11-10 


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