Project/Area Number |
23H03353
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | Chiba University |
Principal Investigator |
内藤 貫太 千葉大学, 大学院理学研究院, 教授 (80304252)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寒河江 雅彦 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (20215669)
前園 宜彦 中央大学, 理工学部, 教授 (30173701)
柿沢 佳秀 北海道大学, 経済学研究院, 教授 (30281778)
西田 喜平次 京都産業大学, 経営学部, 准教授 (50631652)
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
吉田 拓真 鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (80707141)
野津 昭文 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (90734145)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
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Keywords | 関数推定 / 多変量解析 / 機械学習 / 高次元 / ノンパラメトリック |
Outline of Research at the Start |
高次元多変量統計解析において有効に機能する「関数推定」の研究に3つのサブテーマを設けて取り組む。 サブテーマ「理論的拡張と深化」:ノンパラメトリック関数推定における正則化の方法と、局所化によるセミパラメトリック推測に関する理論的最適性を探究する。 サブテーマ「方法の構築」:機械学習の枠組みの関数推定手法、特に経験リスク最小化アルゴリズムや局所適合による関数推定法を用いた新たな方法の構築を目指す。 サブテーマ「多様な応用展開」:多変量データの解析に有効な、歪曲度解析のノンパラメトリック手法を多様なデータへ適用し、有用となる領域を開拓する。
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