東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
2013 年 23 巻 3 号 p. 537-561
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本稿では統計的学習理論における基本的な道具立てを概説する.統計的学習理論は,学習手法の意味や正当性およびその最適性といった問題を議論する.特に,教師データを増やしていった時いかに汎化誤差が収束してゆくかという問題は主要な興味の対象である.汎化誤差の振る舞いを解析するにあたり,経験過程の理論が重要な役割を果たす.また,minimaxリスクの下限を導出する情報理論的技法も紹介する.
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