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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 | |
| R | 2019-06-14 15:30 |
東京 | 機械振興会館 | 非線形ロジスティック回帰モデルに基づいたソフトウェア fault-prone モジュールの識別比較 山中一成・○土肥 正・岡村寛之（広島大）  R2019-12 |
本稿では, fault-prone モジュールの識別問題に用いられる非線形ロジスティック回帰モデルの予測性能 比較を行... [more] |
R2019-12 pp.19-24 |
| SIP, EA, SP (共催) MI (併催) [詳細] |
2018-03-19 14:45 |
沖縄 | 石垣島 ホテルミヤヒラ | カーネルロジスティック回帰におけるガウスカーネルパラメータの最適化 ○福森航輔・和田智也・田中聡久（東京農工大） EA2017-135 SIP2017-144 SP2017-118 |
カーネルロジスティック回帰におけるガウスカーネルパラメータの更新手法について論じる． カーネルロジスティック回帰とは，... [more] |
EA2017-135 SIP2017-144 SP2017-118 pp.185-190 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2011-09-06 14:50 |
北海道 | はこだて未来大学 | 疎な解を得られるカーネルマシンを用いたMultiple Instance Learning問題の一解法 ○長島主尚・井上真郷（早大） PRMU2011-77 IBISML2011-36 |
Multiple Instance Learning問題（MIL）は，大枠ではクラス分類問題の一つである． 一般的なク... [more] |
PRMU2011-77 IBISML2011-36 pp.159-163 |
| NC | 2011-07-25 13:45 |
兵庫 | 神戸大学大学院工学研究科 | ブレグマン情報量を用いたベイズ学習の局所変分近似 ○渡辺一帆（奈良先端大）・岡田真人（東大）・池田和司（奈良先端大） NC2011-25 |
局所変分法はベイズ学習において事後分布を近似する一つの手法として用いられている．局所変分法では，計算困難な周辺尤度に対す... [more] | NC2011-25 pp.25-30 |
| IBISML | 2010-11-04 15:00 |
東京 | 東大生産研 | ［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） IBISML2010-64 |
(事前公開アブストラクト) Estimation of the ratio of probability densiti... [more] | IBISML2010-64 pp.33-44 |
| IBISML, PRMU (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2010-09-05 10:40 |
福岡 | 福岡大学 | Improving the Accuracy of Least-Squares Probabilistic Classifiers ○Makoto Yamada・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.）・Gordon Wichern（MIT Lincoln Lab）・Jaak Simm（Tokyo Inst. of Tech.） PRMU2010-60 IBISML2010-32 |
(事前公開アブストラクト) Least-Squares Probabilistic Classifier (LSPC) ... [more] | PRMU2010-60 IBISML2010-32 pp.45-50 |
| IBISML, PRMU (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2010-09-06 13:40 |
福岡 | 福岡大学 | ［フェロー記念講演］非線形判別分析とその周辺 ○栗田多喜夫（広島大） PRMU2010-84 IBISML2010-56 |
判別分析は、識別のための良い特徴を抽出するための最も有名な手法のひとつである。大津は、判別分析の本質的な意味を理解するた... [more] | PRMU2010-84 IBISML2010-56 pp.209-214 |
| PRMU, SP, MVE, CQ (共催) |
2010-01-21 14:40 |
京都 | 京大 | 超高速確率的分類器 ○杉山 将（東工大） CQ2009-74 PRMU2009-173 SP2009-114 MVE2009-96 |
カーネルロジスティック回帰(KLR)は強力かつ柔軟性のある分類アルゴリズムであり， 事後確率に基づいてクラス予測の信頼... [more] |
CQ2009-74 PRMU2009-173 SP2009-114 MVE2009-96 pp.127-132 |
| SP | 2008-03-20 15:15 |
東京 | 東大 | ［ポスター講演］A Fast Sequence Kernel for Sequential Data Classification ○Makoto Yamada（SOKENDAI/Yamaha Corp.）・Tomoko Matsui（Inst. of Statistical Mathematics） SP2007-199 |
Sequence kernel based speaker verification systems have been... [more] | SP2007-199 pp.75-80 |
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