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講演抄録/キーワード
講演名 2012-03-16 14:35
完全データと不完全データの混合からのラベル推定精度について
山崎啓介東工大
抄録 (和) 階層型モデルは情報科学やデータ工学などの分野で広く用いられる統計モデルである.
この種のモデルにはデータを表現する観測変数と不観測のラベルを表現する潜在変数が存在する.
観測変数については予測誤差の観点などから様々な精度解析がなされてきた.
しかしながらラベルの推定精度は十分に研究されていない.
近年, 潜在変数の分布推定について精度を定式化し最尤法における解析が行われた.
本研究ではこれらの結果を拡張し,
データの一部にラベル情報が存在する場合の精度を解析し誤差関数の漸近形を示す. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 半教師あり学習 / 潜在変数推定 / 最尤推定量 / 漸近解析 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 483, NC2011-190, pp. 405-410, 2012年3月.
資料番号 NC2011-190 
発行日 2012-03-07 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2012-03-14 - 2012-03-16 
開催地(和) 玉川大学 
開催地(英) Tamagawa University 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2012-03-MBE-NC 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 完全データと不完全データの混合からのラベル推定精度について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Accuracy of Label Distribution Estimation from Mixture of Complete and Incomplete Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 半教師あり学習 /  
キーワード(2)(和/英) 潜在変数推定 /  
キーワード(3)(和/英) 最尤推定量 /  
キーワード(4)(和/英) 漸近解析 /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 山崎 啓介 / Keisuke Yamazaki / ヤマザキ ケイスケ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2012-03-16 14:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2011-190 
巻番号(vol) IEICE-111 
号番号(no) no.483 
ページ範囲 pp.405-410 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2012-03-07 


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