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  1. 研究者一覧
  2. 原口 和也
  1. 学術雑誌論文

A Randomness Based Analysis on the Data Size Needed for Removing Deceptive Patterns

http://hdl.handle.net/10252/5193
http://hdl.handle.net/10252/5193
9dad1c83-c541-4446-b517-277bb170a372
名前 / ファイル ライセンス アクション
IEICE_trans. IEICE_trans. inf.&syst._781-788.pdf (524.3 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2013-11-20
タイトル
タイトル A Randomness Based Analysis on the Data Size Needed for Removing Deceptive Patterns
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 frequent/infrequent item sets
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 association rules
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 knowledge discovery
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 probabilistic analysis
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Haraguchi, Kazuya

× Haraguchi, Kazuya

WEKO 9989

en Haraguchi, Kazuya

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Yagiura, Mitsunori

× Yagiura, Mitsunori

WEKO 9990

en Yagiura, Mitsunori

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Boros, Endre

× Boros, Endre

WEKO 9991

en Boros, Endre

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Ibaraki, Toshihide

× Ibaraki, Toshihide

WEKO 9992

en Ibaraki, Toshihide

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著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 9993
姓名 原口, 和也
言語 ja
書誌情報 en : IEICE Transactions on Information and Systems

巻 E91D, 号 3, p. 781-788, 発行日 2008-03
出版者
出版者 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
言語 en
ISSN / EISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0916-8532
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 info:doi/10.1093/ietisy/e91-d.3.781
権利表記
言語 en
権利情報 Copyright © 2008 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
出版社版URI
言語 ja
権利情報 http://search.ieice.org/
テキストバージョン
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
日本十進分類法
言語 ja
主題Scheme NDC
主題 007
日本十進分類法
言語 ja
主題Scheme NDC
主題 410
NIIサブジェクト
言語 ja
主題Scheme Other
主題 数学
NIIサブジェクト
言語 ja
主題Scheme Other
主題 情報学
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We consider a data set in which each example is an n-dimensional Boolean vector labeled as true or false. A pattern is a co-occurrence of a particular value combination of a given subset of the variables. If a pattern appears frequently in the true examples and infrequently in the false examples, we consider it a good pattern. In this paper, we discuss the problem of determining the data size needed for removing "deceptive" good patterns; in a data set of a small size, many good patterns may appear superficially, simply by chance, independently of the underlying structure. Our hypothesis is that, in order to remove such deceptive good patterns, the data set should contain a greater number of examples than that at which a random data set contains few good patterns. We justify this hypothesis by computational studies. We also derive a theoretical upper bound on the needed data size in view of our hypothesis.
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 16:02:59.271543
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