| 講演名 | 2006-12-05 4層パーセプトロンを用いた名義空間自動分割型重回帰 棚橋 裕輔, 燕 英, 中野 良平, |
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| 抄録(和) | 数値変数と名義変数の両方を含むデータに柔軟に対応するモデルとして,4層パーセプトロンを用いた名義空間自動分割型重回帰を提案する.提案法では,名義変数を用いて自動的かつ適切に部分空間を構成しつつ,各部分空間中ではそれぞれにフィットする線形回帰式を数値変数を用いて推定する.本稿ではまず提案法について概説し,次いで人工データと実データを用いた実験によって,その有用性を検証する. |
| 抄録(英) | We present a new method for solving multiple regression with automatic nominal space partition by using a four-layer perceptron to fit multivariate data containing numeric and nominal variables. In our method, each regression function is accompanied with the corresponding nominal condition stating a subspace where the regression formula is applied. We outline our method and show how it worked in our experiments using an artificial data set and two real data sets. |
| キーワード(和) | 4層パーセプトロン / 重回帰分析 / ルール復元 / モデル選択 |
| キーワード(英) | four-layer perceptron / multiple regression / rule restoration / model selection |
| 資料番号 | NC2006-82 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2006/11/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 4層パーセプトロンを用いた名義空間自動分割型重回帰 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multiple Regression with Automatic Nominal Space Partition using a Four-Layer Perceptron |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 4層パーセプトロン / four-layer perceptron |
| キーワード(2)（和/英） | 重回帰分析 / multiple regression |
| キーワード(3)（和/英） | ルール復元 / rule restoration |
| キーワード(4)（和/英） | モデル選択 / model selection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 棚橋 裕輔 / Yusuke TANAHASHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 燕 英 / YING Yan |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中野 良平 / Ryohei NAKANO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2006-12-05 |
| 資料番号 | NC2006-82 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 407 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |