論文の概要: Impact Learning: A Learning Method from Features Impact and Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02263v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 04:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:08:28.232634
• Title: Impact Learning: A Learning Method from Features Impact and Competition
• Title（参考訳）: インパクト学習: 特徴の影響と競合から学ぶ方法
• Authors: Nusrat Jahan Prottasha, Saydul Akbar Murad, Abu Jafar Md Muzahid, Masud Rana, Md Kowsher, Apurba Adhikary, Sujit Biswas, Anupam Kumar Bairagi
• Abstract要約: 本稿では,インパクト学習と呼ばれる新しい機械学習アルゴリズムを提案する。 インパクト学習は教師付き学習アルゴリズムであり、分類問題と回帰問題の両方に統合することができる。 自然増進の本質的な速度によるハイライトの影響によって調製される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3569491184708429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning is the study of computer algorithms that can automatically improve based on data and experience. Machine learning algorithms build a model from sample data, called training data, to make predictions or judgments without being explicitly programmed to do so. A variety of wellknown machine learning algorithms have been developed for use in the field of computer science to analyze data. This paper introduced a new machine learning algorithm called impact learning. Impact learning is a supervised learning algorithm that can be consolidated in both classification and regression problems. It can furthermore manifest its superiority in analyzing competitive data. This algorithm is remarkable for learning from the competitive situation and the competition comes from the effects of autonomous features. It is prepared by the impacts of the highlights from the intrinsic rate of natural increase (RNI). We, moreover, manifest the prevalence of the impact learning over the conventional machine learning algorithm.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、データと経験に基づいて自動的に改善できるコンピュータアルゴリズムの研究である。 機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータと呼ばれるサンプルデータからモデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測や判断を行う。 様々なよく知られた機械学習アルゴリズムが、データ分析のためのコンピュータ科学の分野で開発されている。 本稿では,インパクト学習と呼ばれる新しい機械学習アルゴリズムを提案する。 インパクト学習は教師付き学習アルゴリズムであり、分類問題と回帰問題の両方で統合することができる。 さらに、競争データの分析においてその優位性を示すことができる。 このアルゴリズムは競争状況から学び、競争は自律的な特徴の影響から生じる。 自然増進の内在的な速度(RNI)によるハイライトの影響によって調製される。 さらに,従来の機械学習アルゴリズムにおけるインパクト学習の頻度も明らかにする。

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