研究課題
若手研究(B)
本研究では統計量の算出の際にデータの偏り等に対してロバストな推定を実現するBregman情報量と対応付けて導出される統計モデルのクラスに着目し,実際のデータ解析への応用を視野に入れたモデルの性質の解析や推定方法の提案を行った.特に情報量との対応付けの過程で導出される正値間の乗算則の拡張を用いることで統計的独立性の一般化を行なった.これにより条件付き独立性を仮定するような既存のデータ解析の枠組みを拡張でき,判別や回帰の精度の改善が可能となることを示した.
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International Journal of Data Mining, Modelling and Management
巻: Vol.4, No.2 ページ: 172-187
DOI:10.1504/IJDMMM.2012.046809