| 研究課題/領域番号 |
24700280
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 電気通信大学 (2014)
大阪府立大学 (2012-2013) |
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研究代表者 |
川野 秀一 電気通信大学, その他の研究科, 准教授 (50611448)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 半教師あり学習 / 関数データ解析 / モデル評価基準 / スパース推定 / 正則化法 / 異分布性 / 機械学習 / 判別分析 / スパース学習 / ベイズ理論 / 高次元データ |
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| 研究成果の概要 |
多様かつ高次元な観測データからの有効な情報抽出を目的として，非線形統計モデリング手法の理論・方法論の開発研究に取り組んだ．特に，半教師あり学習モデルを軸として研究を進め，関数データやデータの異分布性を考慮に入れたデータ解析手法を提唱するとともに，スパース推定に基づくモデリング手法の評価・予測に関する一連の統計的方法論を開発することができた．開発したデータ解析手法は，生命科学などの様々な実データに応用した．
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