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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 1,473 - 1,476 (4page)
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In machine learning, subpatterns of training data instances are sampled to estimate the model considering the information of dependency without any assumption on the interrelation of features. Practically, the number of subpattern samples is critical to the time and space cost as well as to the minimization of estimation error. Here, we derive the sampling lower bounds for subpattternbased randomized learning algorithms. We consider the process of sampling of features as a binomial counting process. We show that the subpattern length and the number of subpattern samples have the negative logarithmic relationship within a fixed probability error. The theoretical results and simulation results are provided to validate.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
감사의 글
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