今回は前回の続きで木の成長と剪定について論じます。

データの分類に使われる代表的なアルゴリズムの1つである決定木を取り上げます。

今回は経験損失を最小化する学習アルゴリズムとその評価について議論します。

学習アルゴリズムの評価において必要となる不等式を証明します。

前回、学習アルゴリズムの評価方法として期待予測損失を用いる方法を紹介しましたが、この方法は統計的決定理論*1の枠組みで書き表すことが出来ます。 *1:統計的決定理論については「数理統計学 ７ 統計的決定理論 （１）」をご参照下さい。

今回から数回に亘って統計的機械学習について取り上げたいと思います。

ここ最近、統計的機械学習という分野が流行っています。 自分は流行とは全く無関係に数理統計学を勉強している訳ですが、流行っているのを横目で見ているとやはり気にはなるもので、遅ればせながら本格的な書籍を読んでみたくなりました。ネットで調べてみる…