このウェブサイトではJavaScriptおよびスタイルシートを使用しております。正常に表示させるためにはJavaScriptを有効にしてください。ご覧いただいているのは国立国会図書館が保存した過去のページです。このページに掲載されている情報は過去のものであり、最新のものとは異なる場合がありますのでご注意下さい。

ご覧いただいているのは国立国会図書館が保存した2021年8月7日時点のページです。このページに掲載されている情報は過去のものであり、最新のものとは異なる場合がありますのでご注意下さい。収集時のURLは http(s)://www.ism.ac.jp/events/2017/meeting0404.html ですが、このURLは既に存在しない場合や異なるサイトになっている場合があります。

(注記)このページの著作権について

ヘルプ


保存日:

ヘルプ


保存日:

ご覧いただいているのは国立国会図書館が保存した2021年8月7日時点のページです。このページに掲載されている情報は過去のものであり、最新のものとは異なる場合がありますのでご注意下さい。収集時のURLは http(s)://www.ism.ac.jp/events/2017/meeting0404.html ですが、このURLは既に存在しない場合や異なるサイトになっている場合があります。

(注記)このページの著作権について

第35回統計的機械学習セミナー / The 35th Statistical Machine Learning Seminar

Date&Time
2017年4月4日(火) 16:00 - 17:00
/ 4 April, 2017 (Tue) 16:00 - 17:00

Admission Free,No Booking Necessary

Place
統計数理研究所 セミナー室5
/ Seminar room 5 @ The Institute of Statistical Mathematics
区切り線
Speaker
日野 英逸 (筑波大学)
Title
重回帰モデルによる局所潜在的次元推定
Abstract
観測データの潜在的な次元推定は多様体学習や次元削減,可視化に先立つ重要な問題である. 本発表では, 観測データ点のk近傍までのユークリッド距離とkの間に成り立つ近似式を回帰式とみなし,ポアソン誤差構造の仮定のもと,最尤法によって潜在的な次元を推定する手法を提案する. 種々の人工データを用いた実験により既存の潜在的次元推定手法と提案手法の性能を比較し,提案手法の有用性を示す.

AltStyle によって変換されたページ (->オリジナル) /