| 研究課題/領域番号 |
21700308
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
川喜田 雅則 九州大学, システム情報科学研究院・情報学部門 (90435496)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2011年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2010年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2009年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 統計的学習理論 / n<<p問題 / 変数選択 / 重み付き尤度法 / 半教師付き学習 / 統計的パラドックス / 密度比推定 / n≪p問題 |
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| 研究概要 |
教師付き学習において例えラベル付きデータが小標本でもラベル無しデータが利用可能であれば推定精度を改善できることが知られている。このような学習は半教師付き学習と呼ばれる。大抵の既存の半教師付き学習は利用可能な情報が増えているにも関わらず、さらに何らかの仮定がなければ教師付き学習を改良できない。またモデル選択についてはラベル付きデータを用いて従来のモデル選択基準が用いられることが多い。しかしラベル付きデータが小標本であるため、標本数が十分多いことを仮定する従来のモデル選択基準はうまく働かない。本課題の主な成果はこれらの問題を解決したことである。
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