$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting 원문보기

Journal of computer and system sciences, v.55 no.1, 1997년, pp.119 - 139  

Freund, Y. ,  Schapire, R.E.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the first part of the paper we consider the problem of dynamically apportioning resources among a set of options in a worst-case on-line framework. The model we study can be interpreted as a broad, abstract extension of the well-studied on-line prediction model to a general decision-theoretic set...

참고문헌 (26)

  1. Adv. Neural Inform. Process. Systems I Baum 81 1989 What size net gives valid generalization? 

  2. Pacific J. Math. Blackwell 6 1 1956 10.2140/pjm.1956.6.1 An analog of the minimax theorem for vector payoffs 

  3. L. Breiman, 1996, Bias, variance, and arcing classifiers, Statistics Dept. University of California 

  4. 10.1145/167088.167198 N. Cesa-Bianchi, Y. Freund, D. P. Helmhold, D. Haussler, R. E. Schapire, M. K. Warmuth, How to use expert advice, Proceedings of the Twenty-Fifth Annual ACM Symposium on the Theory of Computing, 1993, 382, 391 

  5. 10.1145/180139.181097 T. H. Chung, Approximate methods for sequential decision making using expert advice, Proceedings of the Seventh Annual ACM Conference on Computational Learning Theory, 1994, 183, 189 

  6. Math. Finance Cover 1 1 1991 10.1111/j.1467-9965.1991.tb00002.x Universal portfolios 

  7. J. Artif. Intell. Res. Dietterich 2 263 1995 10.1613/jair.105 Solving multiclass learning problems via error-correcting output codes 

  8. Adv. Neural Inform. Process. Systems Drucker 8 1996 Boosting decision trees 

  9. Int. J. Pattern Recognition Artif. Intell. Drucker 7 705 1993 10.1142/S0218001493000352 Boosting performance in neural networks 

  10. Y. Freund, 1993, Data Filtering and Distribution Modeling Algorithms for Machine Learning, University of California at Santa Cruz 

  11. Inform. and Comput. Freund 121 256 1995 10.1006/inco.1995.1136 Boosting a weak learning algorithm by majority 

  12. Y. Freund, R. E. Schapire, Experiments with a new boosting algorithm, Machine Learning: Proceedings of the Thirteenth International Conference, 1996, 148, 156 

  13. 10.1145/238061.238163 Y. Freund, R. E. Schapire, Game theory, on-line prediction and boosting, Proceedings of the Ninth Annual Conference on Computational Learning Theory, 1996, 325, 332 

  14. Hannan 1957 Contributions to the Theory of Games Approximation to Bayes risk in repeated play 

  15. Haussler 1995 Computational Learning Theory: Second European Conference, EuroCOLT '95 Tight worst-case loss bounds for predicting with expert advice 

  16. Adv. Neural Inform. Process. Systems Jackson 8 1996 Learning sparse perceptrons 

  17. 10.1145/225298.225301 M. Kearns, Y. Mansour, A. Y. Ng, D. Ron, An experimental and theoretical comparison of model selection methods, Proceedings of the Eighth Annual Conference on Computational Learning Theory, 1995 

  18. Kearns 1994 An Introduction to Computational Learning Theory 

  19. Kivinen 1994 Computational Learning Theory: EuroCOLT '93 Using experts for predicting continuous outcomes 

  20. Inform. and Comput. Littlestone 108 212 1994 10.1006/inco.1994.1009 The weighted majority algorithm 

  21. J. R. Quinlan, Bagging, boosting, and C4.5, Proceedings, Fourteenth National Conference on Artificial Intelligence, 1996 

  22. Machine Learning Schapire 5 197 1990 10.1007/BF00116037 The strength of weak learnability 

  23. Vapnik 1982 Estimation of Dependences Based on Empirical Data 

  24. 10.1145/225298.225304 V. G. Vovk, A game of prediction with expert advice, Proceedings of the Eighth Annual Conference on Computational Learning Theory, 1995 

  25. 10.1016/B978-1-55860-146-8.50032-1 V. G. Vovk, Aggregating strategies, Proceedings of the Third Annual Workshop on Computational Learning Theory, 1990, 321, 383 

  26. Discrete Mathematics Wenocur 33 313 1981 10.1016/0012-365X(81)90274-0 Some special Vapnik-Chervonenkis classes 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GREEN

저자가 공개 리포지터리에 출판본, post-print, 또는 pre-print를 셀프 아카이빙 하여 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로