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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 2018-09.pdf | 1.34 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
| DCフィールド | 値 | 言語 |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 梅津, 佑太 | ja |
| dc.contributor.alternative | Umezu, Yuta | en |
| dc.contributor.transcription | ウメズ, ユウタ | - |
| dc.date.accessioned | 2018-06-11T02:38:55Z | - |
| dc.date.available | 2018-06-11T02:38:55Z | - |
| dc.date.issued | 2017-01 | - |
| dc.identifier.issn | 1880-2818 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/231717 | - |
| dc.description.abstract | スパース推定は推定関数に適切な罰則項を付加することでパラメータ推定と変数選択を同時に実行できる手法であり, 生命科学や機械学習, 統計解析などで広く利用されている. これまで, スパース推定により得られる推定量の統計的性質やパラメータ推定のためのアルゴリズムなどの観点からSCADやMCPなどの様々な罰則項が提案されてきた. 本稿では, これらを含むスパース推定法により得られる推定量の漸近的性質について解説する. また, 一般化線形モデルを用いた際のスパース推定において, 情報量規準AICを用いた調整パラメータの選択法を紹介する. | ja |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.language.iso | jpn | - |
| dc.publisher | 京都大学数理解析研究所 | ja |
| dc.subject.ndc | 410 | - |
| dc.title | スパース推定における情報量規準 (量子統計モデリングのための基盤構築) | ja |
| dc.title.transcription | スパース スイテイ ニオケル ジョウホウリョウ キジュン リョウシ トウケイ モデリング ノ タメ ノ キバン コウチク | ja-Kana |
| dc.type | departmental bulletin paper | - |
| dc.type.niitype | Departmental Bulletin Paper | - |
| dc.identifier.ncid | AN00061013 | - |
| dc.identifier.jtitle | 数理解析研究所講究録 | ja |
| dc.identifier.volume | 2018 | - |
| dc.identifier.spage | 116 | - |
| dc.identifier.epage | 130 | - |
| dc.textversion | publisher | - |
| dc.sortkey | 09 | - |
| dc.address | 名古屋工業大学 | ja |
| dc.address.alternative | Nagoya Institute of Technology | en |
| dcterms.accessRights | open access | - |
| 出現コレクション: | 2018 量子統計モデリングのための基盤構築 | |
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