半教師付き学習におけるベイズ基準のもと最適な予測の計算量削減方法に関する一考察

摘要

本稿では，統計的決定理論に基づく半教師付き学習における予測問題を扱う．この問題に対して，従来ベイズ基準のもとで最適なデータ予測に関する定式化が行われている．しかし，ベイズ基準のもと最適な予測は，未知のデータ数に対し指数的に計算量が増大するという問題がある．そこで本研究では計算量を削減するために，EMアルゴリズム用いて未知のデータ集合を近似するアルゴリズムを用い，シミュレーションにより予測精度を検証する．