講演名 2018-03-05
最頻値線形回帰の情報幾何
三戸 圭史(筑波大), 赤穂 昭太郎(産総研), 村田 昇(早大), 日野 英逸(筑波大),
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抄録(和) MLR(Modal Linear Regression, 最頻値線形回帰)は,出力の最頻値が説明変数の線形予測子で表されるというモデルに基づく回帰手法である.線形回帰と異なり,パラメトリックな分布の仮定がないという意味で制約が緩いことが, MLRの特徴の1つである. 一方, パラメトリックな分布の仮定がないことが,MLRを情報幾何学の枠組みで捉える際のモデル多様体,データ多様体の構成を非自明にする.本稿では,MLRを情報幾何学の枠組みで捉えるにあたり,一般に経験分布を構成するために用いる観測データを,モデル多様体を構成するために用いることを提案する.またMEMアルゴリズムの考察を通じて,MLRにおける誤差分布の最頻値の仮定を用いた経験分布の構成方法を提案する.本稿のモデル多様体,データ多様体における$em$アルゴリズムが,MLRをEMアルゴリズムの枠組みで捉えた際のE--Step,M--Stepの計算と等しくなるという結果を得た.
抄録(英)
キーワード(和) 情報幾何学 / 最頻値線形回帰 / カーネル密度推定 / 最頻値 / MEMアルゴリズム
キーワード(英)
資料番号 IBISML2017-91
発行日 2018-02-26 (IBISML)

研究会情報
研究会 IBISML
開催期間 2018/3/5(から2日開催)
開催地(和) 九州大学 西新プラザ
開催地(英) Nishijin Plaza, Kyushu University
テーマ(和) 統計数理・機械学習・データマイニング・一般
テーマ(英) Statisitical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc.
委員長氏名(和) 福水 健次(統計数理研)
委員長氏名(英) Kenji Fukumizu(ISM)
副委員長氏名(和) 杉山 将(東大) / 鹿島 久嗣(京大)
副委員長氏名(英) Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.)
幹事氏名(和) 竹内 一郎(名工大) / 津田 宏治(東大)
幹事氏名(英) Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo)
幹事補佐氏名(和) 岩田 具治(NTT) / 神嶌 敏弘(産総研)
幹事補佐氏名(英) Tomoharu Iwata(NTT) / Toshihiro Kamishima(AIST)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning
本文の言語 JPN
タイトル(和) 最頻値線形回帰の情報幾何
サブタイトル(和)
タイトル(英) Information Geometry of Modal Linear Regression
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 情報幾何学
キーワード(2)(和/英) 最頻値線形回帰
キーワード(3)(和/英) カーネル密度推定
キーワード(4)(和/英) 最頻値
キーワード(5)(和/英) MEMアルゴリズム
第 1 著者 氏名(和/英) 三戸 圭史 / Keishi Sando
第 1 著者 所属(和/英) 筑波大学(略称:筑波大)
University of Tsukuba(略称:Univ. of Tsukuba)
第 2 著者 氏名(和/英) 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho
第 2 著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所(略称:産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science And Technology(略称:AIST)
第 3 著者 氏名(和/英) 村田 昇 / Noboru Murata
第 3 著者 所属(和/英) 早稲田大学(略称:早大)
Waseda University(略称:Waseda Univ.)
第 4 著者 氏名(和/英) 日野 英逸 / Hideitsu Hino
第 4 著者 所属(和/英) 筑波大学(略称:筑波大)
University of Tsukuba(略称:Univ. of Tsukuba)
発表年月日 2018-03-05
資料番号 IBISML2017-91
巻番号(vol) vol.117
号番号(no) IBISML-475
ページ範囲 pp.7-14(IBISML),
ページ数 8
発行日 2018-02-26 (IBISML)