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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-05 15:10
[ポスター講演]最大次数が未知の多項式回帰モデルに対するスパース推定に関する一考察
井上一磨清水良太郎須子統太後藤正幸早大
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抄録 (和) 最大次数が未知の多項式回帰モデルに対してパラメータのスパース推定を行う学習アルゴリズムは,予め対象問題に対する最大次数を知らなくても,探索的に有効な項を推定することができ,複雑な問題に対しても適用可能な手法である.このアルゴリズムは,無限に考えられる各項の回帰係数パラメータのうち 0 を取らないものを探索的に推定することができる.しかし,対象データによっては学習が収束しないという問題がある.そこで,本論文ではこの問題を解決する新たな学習アルゴリズムを提案する.さらに,人工データを用いたシミュレーション実験を行い,提案学習アルゴリズムの挙動と予測精度の観点から有効性を示す. 
(英)
キーワード (和) スパース推定 / LASSO / 多項式回帰モデル / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-87, pp. 321-328, 2018年11月.
資料番号 IBISML2018-87 
発行日 2018-10-29 (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 2018-11-05 - 2018-11-07 
開催地(和) 北海道民活動センター(かでる2.7) 
開催地(英) Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-11-IBISML 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 最大次数が未知の多項式回帰モデルに対するスパース推定に関する一考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパース推定 /  
キーワード(2)(和/英) LASSO /  
キーワード(3)(和/英) 多項式回帰モデル /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 一磨 / / イノウエ カズマ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 清水 良太郎 / / シミズ リョウタロウ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 須子 統太 / / スコ トウタ
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 後藤 正幸 / / ゴトウ マサユキ
第4著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
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講演者
発表日時 2018-11-05 15:10:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2018-87 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.284 
ページ範囲 pp.321-328 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2018-10-29 


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