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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
17:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 ベイズ的な相互情報量の推定と独立性検定への応用
鈴木 譲阪大
 [more] IBISML2015-17
pp.109-116
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-02
16:15
茨城 筑波大学 連続データに対するユニバーサルなベイズ測度の収束率について
綾野孝則鈴木 譲阪大
データ圧縮では、データ系列の起こる確率を正確に推定することが重要となる。
ユニバーサルなベイズ測度とは、データ系列の起... [more]
PRMU2014-53 IBISML2014-34
pp.143-146
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(併催)
(連催) [詳細]
2014-06-25
16:35
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 ~ 連続データを含む場合の一致性について ~
鈴木 譲阪大
Bayesianネットワークで、連続データと離散データが混在している場合の構造推定をおこなう。変数集合の各部分集合に、B... [more] NC2014-2 IBISML2014-2
pp.25-32
IBISML 2014-03-07
11:35
奈良 奈良女子大学 Bayesian Test of Independence
Takanori AyanoJoe SuzukiOsaka Univ.
 [more] IBISML2013-77
pp.79-86
IBISML 2013-07-18
09:45
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス ユニバーサルなベイズ測度
鈴木 譲阪大
 [more] IBISML2013-1
pp.1-6
IT 2012-12-11
17:00
大分 大分県 別府湾ロイヤルホテル [招待講演]Cover先生の研究室で思い出に残っているテーマ ~ 定常エルゴードな系列に対してのユニバーサルな予測 ~
鈴木 譲阪大
 [more] IT2012-48
pp.21-25
IBISML 2012-03-12
10:25
東京 統計数理研究所 離散と連続の変数が混在する場合のBayesianネットワークの構造学習
鈴木 譲阪大
Bayesianネットワークの構造推定で、離散と連速の変数が混在している場合について検討している。従来は、連続変数を離散... [more] IBISML2011-88
pp.9-14
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法
稲積孝紀鷲尾 隆清水昌平鈴木 譲阪大)・山本章博京大)・河原吉伸阪大
我々は先行研究として,すべての観測変数が二値を取るデータセットからそのデータ生成過程を一意に同定する推定法を提案した.し... [more] IBISML2011-65
pp.155-162
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 離散データの因果の同定 ~ 2値から、多値への一般化について ~
鈴木 譲清水昌平鷲尾 隆阪大
 [more] IBISML2011-72
pp.207-212
IBISML 2011-06-20
15:00
東京 武田ホール Bayesian Chow-Liuアルゴリズム ~ 最も一般的なケース ~
鈴木 譲阪大
(事前公開アブストラクト) 有限個の例から、相互情報量の推定をBayes的に行い、大域的にBayes的な判定を行うCho... [more] IBISML2011-13
pp.91-96
IT 2011-05-20
11:25
大阪 大阪市立大学 離散や連続を仮定しないChow-Liuアルゴリズム ~ 例だけが与えられた場合 ~
鈴木 譲阪大
Chow-Liuアルゴリズムで、経験的相互情報量に基づいて、例から木を生成する。
モデルの複雑さを考慮すると、木ではな... [more]
IT2011-2
pp.7-12
ISEC, IT, WBS
(共催)
2011-03-04
09:50
大阪 大阪大学 一般的なMDL基準のBayesianネットワークの構造推定への応用 ~ 離散と連続な確率変数が混在する場合 ~
鈴木 譲阪大
MDL原理に基づいてBayesianネットワークの構造を推定することは、この20年くらいの間に色々研究されてきた。しかし... [more] IT2010-106 ISEC2010-110 WBS2010-85
pp.249-254
IBISML, PRMU
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2010-09-06
11:40
福岡 福岡大学 margin assumptionの下での分類器の誤り率の評価について
綾野孝則鈴木 譲阪大
統計的学習理論において、分類器の誤り率がサンプル数$n$に応じてどのくらいの速さで最適なものに近づくかを理論的に評価する... [more] PRMU2010-82 IBISML2010-54
pp.193-199
IT 2010-05-21
16:10
徳島 徳島大学 離散や連続を仮定しないユニバーサル符号化と一般的なShannon-MacMillan-Breiman定理
鈴木 譲阪大
 [more] IT2010-9
pp.45-50
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