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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 | |
| NLC, IPSJ-DC (連催) |
2018-09-06 17:20 |
東京 | 成蹊大学 | スパース構造学習に基づく語の潜在的共起グラフ抽出 ～ 転職サイト会員アンケートを題材としてトピックモデルと分散表現の比較 ～ ○窪野哲光・日吉のぞみ・明石大樹（パーソルキャリア）  NLC2018-19 |
人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの会員アンケートから顧客インサイトを抽出するために，トピック... [more] | NLC2018-19 pp.51-56 |
| SP, SIP, EA (共催) |
2017-03-01 09:45 |
沖縄 | 沖縄産業支援センター | セグメント特徴量正則化NTFに基づく雑音環境下における非可聴つぶやき強調 ○田尻祐介（名大）・亀岡弘和（NTT）・戸田智基（名大） EA2016-83 SIP2016-138 SP2016-78 |
サイレント音声通話の実現に向けて，非可聴つぶやき（Non-Audible Murmur:NAM）と呼ばれる微弱な体内伝導... [more] | EA2016-83 SIP2016-138 SP2016-78 pp.7-12 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2016-07-06 14:55 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | L0ノルム最適化手法に基づく高次元データの判別分析 ○伊藤紀基・佐藤 匡（電通大）・樺島祥介（東工大）・宮脇陽一（電通大） NC2016-14 |
計測技術の発達により，比較的容易に高次元データを得ることが可能になってきた．一方で，データが持つ高い次元に対して，データ... [more] | NC2016-14 pp.223-228 |
| IBISML | 2012-03-13 16:30 |
東京 | 統計数理研究所 | Feature Selection via L1-Penalized Squared-Loss Mutual Information ○Wittawat Jitkrittum・Hirotaka Hachiya・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-107 |
[more] | IBISML2011-107 pp.139-146 |
| IBISML | 2011-03-28 16:50 |
大阪 | 阪大中之島センター | 劣モジュラ性を用いた特徴集合列挙 ○河原吉伸（阪大）・津田宏治（産総研）・鷲尾 隆（阪大）・武田朗子（慶大）・湊 真一（北大） IBISML2010-113 |
特徴選択は，所与の特徴（パラメータや属性，関数などの集合）の中から問題解決に有効なその一部を取り出すタスクであり，機械学... [more] | IBISML2010-113 pp.63-68 |
| IBISML, PRMU (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2010-09-05 17:30 |
福岡 | 福岡大学 | 局所型パターン認識器の高次元特徴選択パス追跡に関する一考察 ○竹内一郎（名工大） PRMU2010-71 IBISML2010-43 |
本稿では局所型分類器の特徴選択問題および特徴加重問題を考察する. 提案するアルゴリズムは各特徴の重みを未知変数とする正則... [more] | PRMU2010-71 IBISML2010-43 pp.105-112 |
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