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講演抄録/キーワード
講演名 2013-11-12 15:45
[ポスター講演]スパース加法モデルに基づく条件付き確率推定法
志賀元紀岐阜大)・杉山 将東工大
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抄録 (和) 入出力関係の推定のために,条件付き確率推定法が有用である.例えば,杉山らの提案した最小2乗推定法は,条件付き平均値のみを推定する回帰分析よりも幅広い状況において高い性能を実現できる.しかしながら,この手法の推定誤差は,出力と関係ない特徴量のある場合に増加する傾向にある.本研究では,杉山らの手法を拡張したスパース罰則項付き加法モデルによって,特徴選択できる推定法を提案する.数値実験により,提案法の推定性能が検証される. 
(英) On identification of the statistical dependency between inputs and outputs, an conditional density estimation is essential. The least-squares conditional density estimator (LS-CDE) proposed by Sugiyama et al. is more efficient and more applicable for more complex structures than regression models, which estimate the conditional mean of outputs. However, LS-CDE still suffers from large estimation error when many irrelevant features exist in inputs. In this paper, we propose extending LS-CDE to allow simultaneous feature selection during conditional density estimation and evaluate our proposed method by using numerical experiments.
キーワード (和) 条件付き確率推定 / 特徴選択 / スパース構造ノルム / / / / /  
(英) Conditional density estimation / Feature selection / Sparse structured norm / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-43, pp. 53-60, 2013年11月.
資料番号 IBISML2013-43 
発行日 2013-11-05 (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 2013-11-10 - 2013-11-13 
開催地(和) 東京工業大学 蔵前会館 
開催地(英) Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan 
テーマ(和) 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル 
テーマ(英) The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) スパース加法モデルに基づく条件付き確率推定法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Direct Conditional Probability Density Estimation based on Sparse Additive Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 条件付き確率推定 / Conditional density estimation  
キーワード(2)(和/英) 特徴選択 / Feature selection  
キーワード(3)(和/英) スパース構造ノルム / Sparse structured norm  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 志賀 元紀 / Motoki Shiga / シガ モトキ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第2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 2013-11-12 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-43 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.286 
ページ範囲 pp.53-60 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2013-11-05 


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