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===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ ー ： [ちょうおん] (n) long vowel mark (usually only used in katakana)
ブースティング（）とは、教師あり学習を実行するための機械学習メタアルゴリズムの一種。ブースティングは、Michael Kearns の提示した「一連の弱い学習機をまとめることで強い学習機を生成できるか？」という疑問に基づいている〔Michael Kearns. Thoughts on hypothesis boosting. Unpublished manuscript. 1988〕。弱い学習機は、真の分類と若干の相関のある分類器と定義される。対照的に、強い学習機とは真の分類とよく相関する分類器である。 Michael Kearns の疑問への肯定的解答は、機械学習や統計学に多大な影響を及ぼしている。 == アルゴリズム == ブースティングはアルゴリズム的に制限されてはおらず、多くの場合、分布に従って弱い分類器に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類器の一部とするものである。弱い分類器を追加する際、何らかの方法で重み付けをするのが一般的で、重み付けは弱い学習機の正確さに関連しているのが一般的である。弱い学習機が追加されると、データの重み付けが見直される。すなわち、誤分類される例は重みを増し、正しく分類される例は重みを減らす（boost by majority や BrownBoost などの一部のブースティングアルゴリズムは、繰り返し誤分類される例の重みを減らす）。従って、新たに追加される弱い学習機は、それまでの弱い学習機が誤分類していた例に注目することになる。 ブースティング・アルゴリズムには様々なものがある。初期のブースティング・アルゴリズムとして Robert Schapire の recursive majority gate formulation 〔Rob Schapire. Strength of Weak Learnability. Journal of Machine Learning Vol. 5, pages 197-227. 1990〕、Yoav Freund の boost by majority 〔Yoav Freund. Boosting a weak learning algorithm by majority. Proceedings of the Third Annual Workshop on Computational Learning Theory. 1990〕 がある。これらは適応的ではなく、弱い学習機の利点を完全に生かしているとは言えない。 PAC学習（probably approximately correct learning）理論に従うブースティング・アルゴリズムだけが真のブースティング・アルゴリズムである。他の類似のアルゴリズムも誤ってブースティング・アルゴリズムと呼ばれることがあるが、それらを区別する用語として "leveraging algorithm" がある〔Nir Krause and Yoram Singer. Leveraging the margin more carefully. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2004.〕。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「ブースティング」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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