Boosting
Boosting (ブースティング)
に関するメモ
(論文のリストなど)。
Papers on boosting
ブースティングを自然言語処理 (natural language processing) に応用しているものなど。
Taku Kudo, Jun Suzuki, and Hideki Isozaki.
2005.
Boosting-based Parse Reranking with Subtree Features.
ACL 2005.
[pdf ]
Michael Collins, Robert E. Schapire and Yoram Singer.
2002.
Logistic regression, AdaBoost and Bregman distances.
[ps ]
Koji Tsukamoto, Yutaka Mitsuishi, and Manabu Sassano.
2002.
Learning with Multiple Stacking for Named Entity Recognition.
[pdf ]
Steven Abney, Robert E. Schapire, and Yoram Singer.
1999.
Boosting Applied to Tagging and PP Attachment.
EMNLP/VLC-99.
[pdf ]
...
Books on boosting
boosting (ブースティング) に関係する書籍。
関連するページ
Boosting
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Boosting is a general method of producing a very accurate prediction rule by combining rough and moderately inaccurate "rules of thumb." Much recent work has
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ブースティング - Wikipedia
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ブースティングは、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[1]。弱い学習機は、真の分類と若干の相関のある分類器と
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2007-08-23 AdaBoostに関する調査
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学習データが外れ値などのノイズをあまり含まなければ,高い判別能力を示す.
変種として Discrite AdaBoost, Gentle AdaBoost, Real AdaBoost, Logit AdaBoost
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関連するメモ
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Last modified: $Date: 2021/01/17 15:00:33 $
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