研究課題/領域番号 |
23H03353
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
小区分61030:知能情報学関連
合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
内藤 貫太 千葉大学, 大学院理学研究院, 教授 (80304252)
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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
2023年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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キーワード | 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 |
研究開始時の研究の概要 |
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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