2010 Fiscal Year Self-evaluation Report
Model selection and machine learning theory via large-scale random matrices
| Project/Area Number |
20700258
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
KOBAYASHI Kei The Institute of Statistical Mathematics, 数理・推論研究系, 助教 (90465922)
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| Project Period (FY) |
2008 – 2011
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| Keywords | カーネルグラム行列 / カーネルマシン / モデル選択 / 大規模ランダム行列 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は,大規模ランダム行列理論を用いた大規模データのモデル選択手法の開発及び機械学習理論への応用である.近年機械学習分野で想定されることの多い巨大なデータを解析する際には,既存の統計学的手法を用いることはできない.その主たる問題点として(i)データの次元がサンプル数と同程度か,それより多いというp>>n問題,(ii)計算量の問題,(iii)モデルの構造化の問題の三点があげられる.一方近年の確率,統計学および統計物理の両分野のにおける大規模ランダム行列理論の発展はめざましい.本研究では,これら両分野の理論と手法を統一することにより,上に述べた大規模データの解析の問題点(i)～(iii)を解決することを目指す.
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