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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IBISML 2015-03-06
15:45
京都 京都大学 (L^2_2)正則化凸損失関数最小化問題のための検証誤差近似保証付きモデル選択
柴垣篤志鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2014-96
正則化パラメータの選択は汎化性能に多大な影響を与えるため,多くの機械学習のタスクにおいて注意深く正則化パラメータを選択す... [more] IBISML2014-96
pp.79-86
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]二次正則化分類学習のためのLeave-one-out cross-validationの高速化
奥村翔太鈴木良規小川晃平新村祐紀竹内一郎名工大IBISML2014-44
Leave-one-out cross-validation (LOOCV)
は様々な機械学習アルゴリズムの汎化性能の... [more]
IBISML2014-44
pp.73-80
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]ヒンジ損失最小化におけるセーフサンプルスクリーニングルール
小川晃平川本大和鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2013-39
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM) などのヒンジ損失関数最小化問題を学習する際に不要であるインスタンスを学習前に... [more] IBISML2013-39
pp.23-30
IBISML 2013-11-13
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]逐次学習のためのスクリーニングルール
鈴木良規奥村翔太小川晃平竹内一郎名工大IBISML2013-64
オンライン学習などでは逐次的にデータが得られるたびにモデルの最適化を繰り返す必要があるので効率的なアルゴリズムが必要であ... [more] IBISML2013-64
pp.213-218
IBISML 2013-03-05
16:05
愛知 名古屋工業大学 非サポートベクトルのスクリーニングを用いたSVMのパス計算
小川晃平鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2012-108
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM)のパス計算を行う際, 分類境界に与えない非サポートベクトル(非SV)を学習前に... [more] IBISML2012-108
pp.107-114
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 パラメトリック計画法を用いたSVMブートストラップ計算の高速化
鈴木良規小川晃平竹内一郎名工大IBISML2012-73
本稿ではブートストラップ法を用いてサポートベクトルマシン(SVM)の統計的バラツキを推定するタスクを考察する.
数千... [more]
IBISML2012-73
pp.277-282
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