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講演抄録/キーワード
講演名 2010-11-05 15:30
[ポスター講演]分位点に基づく重み付きデータの情報量推定手法とその応用
日野英逸三浦和起村田 昇早大
抄録 (和) 情報量とは, 観測した事象に対する “価値” の尺度である. 情報量は非常に基本的な量であり, その推定は統計学, 情報理論, 機械学習を初め, 多くの分野で重要な問題である. 本稿では, データの距離に関する分位点に基づき, 各点に重みが与えられたデータに対する情報量の推定手法を提案する. 提案する情報量の推定量から, 重み付きデー タのクロスエントロピー及びエントロピーの推定量を導出する. 提案した重み付きデータの情報量とクロスエントロ ピー推定手法を, 正例のみからの学習問題と, 時系列データの変化点検出問題に応用する. 
(英) (Advance abstract in Japanese is available)
キーワード (和) 情報量 / エントロピー / 分位点 / 変化点検出 / ノンパラメトリック / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-81, pp. 159-168, 2010年11月.
資料番号 IBISML2010-81 
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 日本語 
タイトル(和) 分位点に基づく重み付きデータの情報量推定手法とその応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Quantile Based Information Estimation for Weighted Observation and its Applications 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 情報量 /  
キーワード(2)(和/英) エントロピー /  
キーワード(3)(和/英) 分位点 /  
キーワード(4)(和/英) 変化点検出 /  
キーワード(5)(和/英) ノンパラメトリック /  
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) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 三浦 和起 / Kazuki Miura / ミウラ カズキ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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.)
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講演者
発表日時 2010-11-05 15:30:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2010-81 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.265 
ページ範囲 pp.159-168 
ページ数 IEICE-10 
発行日 IEICE-IBISML-2010-10-28 


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