| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2013-12-21 10:15
特徴選択を同時にできる条件付き確率推定法 ○志賀元紀(岐阜大)・杉山 将(東工大) NC2013-56 |
| 抄録 |
(和) |
入出力関係の推定のために,条件付き確率密度の推定が有用である.例えば,杉山らの提案した最小2乗推定法は,条件付き平均値のみを推定する回帰分析よりも幅広い状況において高い性能を実現できる.しかしながら,この手法の推定誤差は,出力と関係ない特徴量のある場合に増加する傾向にある.本研究では,杉山らの手法を拡張したスパース罰則項付き加法モデルによって,特徴選択できる推定法を提案する.数値実験によって,提案法の推定性能を検証する. |
| (英) |
On identification of the statistical dependency between inputs and outputs, an conditional density estimation is essential. The least-squares conditional density estimator (LS-CDE) proposed by Sugiyama {it et al.} is more efficient and more applicable for more complex structures than regression models, which estimate the conditional mean of outputs. However, LS-CDE still suffers from large estimation error when many irrelevant features exist in inputs. In this paper, we propose extending LS-CDE to allow simultaneous feature selection during conditional density estimation. We evaluated our proposed method by numerical experiments. |
| キーワード |
(和) |
条件付き確率推定 / 特徴選択 / スパース構造ノルム / / / / / |
| (英) |
Conditional density estimation / Feature selection / Sparse structured norm / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 374, NC2013-56, pp. 17-22, 2013年12月. |
| 資料番号 |
NC2013-56 |
| 発行日 |
2013-12-14 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2013-56 |