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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-17 15:25 i.p.i.d.情報源におけるベイズ規準の下で最適な変化回数の推定 ○鈴木海理・鎌塚 明・松嶋敏泰（早大）  IBISML2019-6 |
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| 抄録 | （和） | 変化回数の推定問題は，さまざまな実問題において重要な問題である．従来，この問題に対して，尤度を最大にすることにより変化回数を推定する研究[4]や，事前分布を仮定した下で，事後確率最大法により推定する研究[6]がある．しかしながら，[4]では，推定された変化回数に理論的な最適性は保証されておらず，また，[6]では，推定する際に$O¥left(2^{n-1}¥right)$の計算量を要してしまう．本研究では，統計的決定理論に基づいて変化回数の推定問題を定式化し，ベイズ規準の下で最適な変化回数の推定方法と，いくつかの仮定の下で近似計算をせず$O¥left(n^{3}¥right)$の計算量で変化回数を推定できるアルゴリズムを提案する． |
| （英） | The problem of estimating the number of the change points is an important problem in various real problems.There have been studies on this problem, in which the number of change points is estimated by maximizing the likelihood[4] and in which the prior distribution is assumed, using MAP estimation[6]. In [4], the estimated number of change points is not theoretically guaranteed.In [6], it takes the computational complexity in the order of $O¥left(2^{n-1}¥right)$ to estimate.In this study, we formulate an estimation problem of the number of change points in the statistical decision theory. Then we propose an optimal and efficient estimating algorithm of the number of change points under bayesian criterion. The algorithm take the computational complexity in the order of $O¥left(n^{3}¥right)$ under some assumptions. |
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| キーワード | （和） | 変化検知 / 変化回数の推定 / i.p.i.d.情報源 / 統計的決定理論 / ベイズリスク / ベイズ決定関数 / / |
| （英） | Change points detection / Estimating the number of change points / Sources with piecewise constant parameters / Statistical Decision Theory / Bayes risk / Bayes rule / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 89, IBISML2019-6, pp. 35-41, 2019年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2019-6 | |
| 発行日 | 2019-06-10 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2019-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2019-06-17 - 2019-06-19 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | i.p.i.d.情報源におけるベイズ規準の下で最適な変化回数の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimal Estimating the Number of Change Points for Sources with Piecewise Constant parameters under Bayesian Criterion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 変化検知 / Change points detection |
| キーワード(2)（和/英） | 変化回数の推定 / Estimating the number of change points |
| キーワード(3)（和/英） | i.p.i.d.情報源 / Sources with piecewise constant parameters |
| キーワード(4)（和/英） | 統計的決定理論 / Statistical Decision Theory |
| キーワード(5)（和/英） | ベイズリスク / Bayes risk |
| キーワード(6)（和/英） | ベイズ決定関数 / Bayes rule |
| 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） | 鈴木 海理 / Kairi Suzuki / スズキ カイリ |
| 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） | 鎌塚 明 / Akira Kamatsuka / カマツカ アキラ |
| 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） | 松嶋 敏泰 / Toshiyasu Matsushima / マツシマ トシヤス |
| 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 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-17 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2019-6 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.89 |
| ページ範囲 | pp.35-41 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2019-06-10 (IBISML) |
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