Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Supervised Classification of Feature Vectors with Independent and Non-Identically Distributed Elements

論文の概要: On Supervised Classification of Feature Vectors with Independent and Non-Identically Distributed Elements

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00190v2
Date: Tue, 30 Mar 2021 00:58:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-04 01:11:52.418645
Title: On Supervised Classification of Feature Vectors with Independent and Non-Identically Distributed Elements
Title（参考訳）: 独立および非独立分散要素を持つ特徴ベクトルの教師付き分類について
Authors: Farzad Shahrivari and Nikola Zlatanov
Abstract要約: 特徴ベクトルを互いに独立だが非独立に分散した要素で分類する問題について検討する。ラベル毎に1つのトレーニング特徴ベクトルしか持たない場合でも,特徴ベクトルの長さが大きくなるにつれて誤差確率がゼロになることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.52087851034255
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we investigate the problem of classifying feature vectors with mutually independent but non-identically distributed elements. First, we show the importance of this problem. Next, we propose a classifier and derive an analytical upper bound on its error probability. We show that the error probability goes to zero as the length of the feature vectors grows, even when there is only one training feature vector per label available. Thereby, we show that for this important problem at least one asymptotically optimal classifier exists. Finally, we provide numerical examples where we show that the performance of the proposed classifier outperforms conventional classification algorithms when the number of training data is small and the length of the feature vectors is sufficiently high.
Abstract（参考訳）: 本稿では,互いに独立だが非同一の分散要素を持つ特徴ベクトルを分類する問題について検討する。まず、この問題の重要性を示す。次に,分類器を提案し,その誤差確率の解析上界を導出する。ラベル毎に1つのトレーニング特徴ベクトルしか持たない場合でも,特徴ベクトルの長さが大きくなるにつれて誤差確率がゼロになることを示す。したがって,この重要な問題に対して,少なくとも1つの漸近的最適分類器が存在することを示す。最後に,提案した分類器の性能が,トレーニングデータの数が小さく,特徴ベクトルの長さが十分高い場合に,従来の分類アルゴリズムより優れていることを示す数値例を示す。

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