| 研究課題/領域番号 |
15H06103
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
佐々木 博昭 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (80756916)
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| 研究期間 (年度) |
2015-08-28 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 機械学習 / 確率密度微分 / 次元削減 / クラスタリング / 多様体 / モード回帰 / 多様体推定 |
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| 研究成果の概要 |
確率密度関数の微分（以下，確率密度微分）を推定することは，統計的データ解析手法を構築する上で，重要な研究課題の１つである．確率密度微分を推定する上で，これまで，最初に確率密度関数を推定し，次にその微分を計算するという２段階推定が行われてきた．しかしながら，良い確率密度関数の推定結果が，必ずしも，良い確率密度微分の推定結果をもたらすとは限らないため，２段階推定は適切なアプローチではない．そこで，本研究では，確率密度関数の推定を行うことなく，直接的に， 確率密度微分や確率密度微分とその密度関数の比を推定する方法を提案した．そして，提案した推定法を用いて，いくつかの統計的データ解析手法を構築した．
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