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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| yjohk00668.pdf | Abstract_要旨 | 543.6 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| djohk00668.pdf | Dissertation_全文 | 8.48 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Interpretable machine learning approaches to high-dimensional data and their applications to biomedical engineering problems |
| その他のタイトル: | 高次元データへの解釈可能な機械学習アプローチとその医用工学問題への適用 |
| 著者: | Yoshida, Kosuke |
| 著者名の別形: | 吉田, 光佑 |
| キーワード: | machine learning high-dimensional data biomedical engineering depression fMRI kernel method |
| 発行日: | 26-Mar-2018 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(情報学) |
| 報告番号: | 甲第21215号 |
| 学位記番号: | 情博第668号 |
| 学位授与年月日: | 2018-03-26 |
| 請求記号: | 新制||情||115(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 石井 信, 教授 下平 英寿, 教授 加納 学, 銅谷 賢治 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k21215 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/232416 |
| 出現コレクション: | 140 博士(情報学) |
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