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講演抄録/キーワード
講演名 2010-11-04 15:00
[ポスター講演]ブレグマン距離を用いた密度比推定の統一的枠組み
杉山 将東工大)・鈴木大慈東大)・金森敬文名大
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抄録 (和) (事前公開アブストラクト) Estimation of the ratio of probability densities has attracted a great deal of attention
since it can be used for addressing various statistical paradigms
such as non-stationarity adaptation, two-sample test,
outlier detection, mutual information estimation,
dimensionality reduction, independent component analysis, causal inference,
conditional density estimation, and probabilistic classification.
A naive approach to density ratio approximation
is to first estimates numerator and denominator densities separately and
then take their ratio.
However, this two-step approach does not perform well in practice,
and methods for directly estimating the density ratio without going
through density estimation have been explored,
including methods based on
moment matching,
probabilistic classification,
density matching,
and density-ratio fitting.
The contributions of this paper are three folds:
First, we give a comprehensive review
of existing density ratio estimation methods
and discuss their pros and cons.
The second contribution is that we propose a new framework of density ratio estimation
in which a density-ratio model is fitted to the true density-ratio under the Bregman divergence.
Our new framework includes all the above existing approaches as special cases,
and is substantially more general.
Thus, it provides a unified view of various density ratio estimation methods.
Finally, we develop a robust density ratio estimation method
under the power divergence, which is a novel instance in our framework. 
(英) Estimation of the ratio of probability densities has attracted a great deal of attention
since it can be used for addressing various statistical paradigms
such as non-stationarity adaptation, two-sample test,
outlier detection, mutual information estimation,
dimensionality reduction, independent component analysis, causal inference,
conditional density estimation, and probabilistic classification.
A naive approach to density ratio approximation
is to first estimates numerator and denominator densities separately and
then take their ratio.
However, this two-step approach does not perform well in practice,
and methods for directly estimating the density ratio without going
through density estimation have been explored,
including methods based on
moment matching,
probabilistic classification,
density matching,
and density-ratio fitting.
The contributions of this paper are three folds:
First, we give a comprehensive review
of existing density ratio estimation methods
and discuss their pros and cons.
The second contribution is that we propose a new framework of density ratio estimation
in which a density-ratio model is fitted to the true density-ratio under the Bregman divergence.
Our new framework includes all the above existing approaches as special cases,
and is substantially more general.
Thus, it provides a unified view of various density ratio estimation methods.
Finally, we develop a robust density ratio estimation method
under the power divergence, which is a novel instance in our framework.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) density ratio / Bregman divergence / logistic regression / kernel mean matching / Kullback-Leibler importance estimation procedure / least-squares importance fitting / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-64, pp. 33-44, 2010年11月.
資料番号 IBISML2010-64 
発行日 2010-10-28 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2010-11-04 - 2010-11-06 
開催地(和) 東大生産研 
開催地(英) IIS, Univ. of Tokyo 
テーマ(和) IBIS 2010 (情報論的学習理論ワークショップ) 
テーマ(英) IBIS 2010 (Workshop on Information-based Induction Sciences) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2010-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) ブレグマン距離を用いた密度比推定の統一的枠組み 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Unified Framework of Density Ratio Estimation under Bregman Divergence 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / density ratio  
キーワード(2)(和/英) / Bregman divergence  
キーワード(3)(和/英) / logistic regression  
キーワード(4)(和/英) / kernel mean matching  
キーワード(5)(和/英) / Kullback-Leibler importance estimation procedure  
キーワード(6)(和/英) / least-squares importance fitting  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 大慈 / Taiji Suzuki / スズキ タイジ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 金森 敬文 / Takafumi Kanamori /
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2010-11-04 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2010-64 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.265 
ページ範囲 pp.33-44 
ページ数 IEICE-12 
発行日 IEICE-IBISML-2010-10-28 


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