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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-06-13 16:15 モデル選択のためのサポートベクトル列挙 ○金森憲太朗（北大）・原 聡（阪大）・石畠正和（NTT）・有村博紀（北大）  IBISML2018-12 |
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| 抄録 | （和） | 多くの機械学習問題では，学習アルゴリズムは目的関数を最適化するモデルを一つ出力し，その他のモデルを考慮しない．これに対して，最近，最適解を含む複数のモデルを列挙する方法が提案されている．例えば，HaraとMaehara（AAAI'17）によるLasso解の列挙と，Ruggieri（ICML'17）による決定木の列挙が挙げられる．本研究では，HaraとMaeharaの方法を拡張し，サポートベクトルマシン（SVM）の学習問題におけるモデルの$K$-best列挙問題を解く効率良いアルゴリズムを与える．このアルゴリズムは，与えられた非負整数$K>0$に対して，異なるサポートベクトルを持ち，SVM学習の双対問題の目的関数の値が上位$K$個であるモデルを値の降順で出力する．さらに，人工データと実データと用いた実験において，提案手法の計算効率と有用性を検証した． |
| （英） | In ordinary machine learning problems, the learning algorithm outputs a single model that optimizes its learning objective function, and doesn't consider the other models. In contrast, recently, some methods for enumerating multiple models are presented. For example, Hara and Maehara presented an algorithm for Lasso (AAAI'17), while, Ruggieri for decision tree learning (ICML'17). In this paper, we extend the algorithm of Hara and Maehara, we present an efficient algorithm for the $K$-best model enumeration problem in the training of Support Vector Machines (SVM). This algorithm is, given a non-negative number $K>0$, enumerating $K$-best models that have distinct support vectors in the descending order of the values of the objective function of SVM. By experiments on synthetic and real datasets, we evaluate the efficiency and effectiveness of our algorithm. | |
| キーワード | （和） | サポートベクトルマシン（SVM） / モデル列挙 / モデル選択 / サンプル部分集合選択 / / / / |
| （英） | Support Vector Machine (SVM) / model enumeration / model selection / subsample selection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 81, IBISML2018-12, pp. 81-88, 2018年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-12 | |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2018-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2018-06-13 - 2018-06-15 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モデル選択のためのサポートベクトル列挙 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enumeration of Distinct Support Vectors for Model Selection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サポートベクトルマシン（SVM） / Support Vector Machine (SVM) |
| キーワード(2)（和/英） | モデル列挙 / model enumeration |
| キーワード(3)（和/英） | モデル選択 / model selection |
| キーワード(4)（和/英） | サンプル部分集合選択 / subsample selection |
| 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） | 金森 憲太朗 / Kentaro Kanamori / カナモリ ケンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 聡 / Satoshi Hara / ハラ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石畠 正和 / Masakazu Ishihata / イシハタ マサカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有村 博紀 / Hiroki Arimura / アリムラ ヒロキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokaido Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-06-13 16:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2018-12 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.81 |
| ページ範囲 | pp.81-88 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) |
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