高次元確率空間における高精度期待値ベイス推定の検討

抄録

高次元確率空間においては、次元の呪いにより有限個数データの標本分布がその母集団分布を的確に反映しない。また、同じく確率密度関数によっては、確率空間内の非常に限られた範囲でしか有意な大きさをとらない場合が多い。本報では、これらの効果により、期待値のベイズ推定が大きなバイアスを持つことを示し、どのような場合に機械学習やデータマイニングに大きな影響を与えるかを理論的考察と実験によって明らかにする。