| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2011-09-05 10:30
ベイズ符号長による確率的コンプレキシティの評価とモデル選択への応用 ○武石啓成・川喜田雅則・竹内純一(九大/九州先端科学技研) PRMU2011-59 IBISML2011-18 |
| 抄録 |
(和) |
混合ガウス分布に関する確率的コンプレキシティをベイズ符号の符号長により評価し,モデル選択の実験を行った.混合ガウス分布はデータのクラスタリングなど,機械学習のモデルとしてよく用いられる分布の一つである.混合ガウス分布におけるベイズ符号の符号長は一般に計算困難であるが,本論文ではラプラス近似とモンテカルロ法を用いることにより,実用的な計算時間で比較的精度の良い近似を行う方法を提案する.また,この方法で求めた値をモデル選択に応用し,その性能を他の手法を用いた場合と比較する. |
| (英) |
We evaluate stochastic complexity of Gaussian mixture by Bayes code length, and apply it to the model selection problem.The Gaussian mixture is a popular model in machine learning and statistics. Since it is generally difficult to calculate Bayes code length of Gaussian mixture, we propose an accurate approximation method to calculate it in practical time, which uses Laplace approximation and Monte Carlo method. We compare the performance of our method with other methods. |
| キーワード |
(和) |
混合ガウス分布 / 確率的コンプレキシティ / ベイズ符号 / モデル選択 / / / / |
| (英) |
Gaussian Mixture / Stochastic Complexity / Bayes Code / Model Selection / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 194, IBISML2011-18, pp. 9-14, 2011年9月. |
| 資料番号 |
IBISML2011-18 |
| 発行日 |
2011-08-29 (PRMU, IBISML) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
PRMU2011-59 IBISML2011-18 |