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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-05 13:25
最頻値線形回帰の情報幾何
三戸圭史筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大)・日野英逸筑波大IBISML2017-91
抄録 (和) MLR(Modal Linear Regression, 最頻値線形回帰)は,出力の最頻値が説明変数の線形予測子で表されるというモデルに基づく回帰手法である.線形回帰と異なり,パラメトリックな分布の仮定がないという意味で制約が緩いことが, MLRの特徴の1つである. 一方, パラメトリックな分布の仮定がないことが,MLRを情報幾何学の枠組みで捉える際のモデル多様体,データ多様体の構成を非自明にする.本稿では,MLRを情報幾何学の枠組みで捉えるにあたり,一般に経験分布を構成するために用いる観測データを,モデル多様体を構成するために用いることを提案する.またMEMアルゴリズムの考察を通じて,MLRにおける誤差分布の最頻値の仮定を用いた経験分布の構成方法を提案する.本稿のモデル多様体,データ多様体における$em$アルゴリズムが,MLRをEMアルゴリズムの枠組みで捉えた際のE--Step,M--Stepの計算と等しくなるという結果を得た. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 情報幾何学 / 最頻値線形回帰 / カーネル密度推定 / 最頻値 / MEMアルゴリズム / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 475, IBISML2017-91, pp. 7-14, 2018年3月.
資料番号 IBISML2017-91 
発行日 2018-02-26 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2017-91

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2018-03-05 - 2018-03-06 
開催地(和) 九州大学 西新プラザ 
開催地(英) Nishijin Plaza, Kyushu University 
テーマ(和) 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 
テーマ(英) Statisitical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 最頻値線形回帰の情報幾何 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Information Geometry of Modal Linear Regression 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 情報幾何学 /  
キーワード(2)(和/英) 最頻値線形回帰 /  
キーワード(3)(和/英) カーネル密度推定 /  
キーワード(4)(和/英) 最頻値 /  
キーワード(5)(和/英) MEMアルゴリズム /  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 三戸 圭史 / Keishi Sando / サンド ケイシ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho / アカホ ショウタロウ
第2著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science And Technology (略称: AIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 昇 / Noboru Murata / ムラタ ノボル
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第4著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-03-05 13:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2017-91 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.475 
ページ範囲 pp.7-14 
ページ数
発行日 2018-02-26 (IBISML) 


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