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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-11-17 14:00 SVM全状態探索法(ES-SVM)によるスパース変数選択 ○川端大貴（東大）・市川寛子（東京理科大）・五十嵐康彦（東大）・永田賢二（産総研/JST/東大）・永福智志・田村了以（富山大）・岡田真人（東大）  IBISML2016-96 |
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| 抄録 | （和） | Nagataら(2015)はD個の入力変数のすべての組み合わせに対して，SVMのクロスバリデーションエラー(CVE)を計算し，その分布をもとめるES-SVMを提案した．本研究では，使用する入力変数の数$n$を1つから徐々に増やしながら，$n$毎に$_DC_n$個のSVMを行い，スパース変数選択する手法を提案する．つぎに，レプリカ交換モンテカルロ法によるサンプリングとマルチヒストグラム法を用いた提案法の効率的な枠組みを提案する． |
| （英） | Nagata et al.(2015) has proposed Exhaustive Search with Support Vector Machine(ES-SVM) which calculates a cross validation error(CVE) by Support Vector Machine for all combinations of variables in order to make the histogram of CVE.In this study, we propose a novel method for sparse variable selection called ESn-SVM for classification.The method assumes sparsity to the true solution and increases the variables which useful for classification from one by one.In order to efficiently perform ESn-SVM, we propose an systematic approach by the replica exchange Monte Carlo (REMC) method and the multiple histogram method. | |
| キーワード | （和） | 変数選択 / 線形識別問題 / 全状態探索 / サポートベクターマシン(SVM) / 状態密度分布 / レプリカ交換モンテカルロ法 / / |
| （英） | variable selection / liner classification / exhaustive search / support vector machine (SVM) / density of states / replica exchange Monte Carlo (REMC) / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-96, pp. 361-368, 2016年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2016-96 | |
| 発行日 | 2016-11-09 (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 | IBISML2016-96 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2016-11-16 - 2016-11-18 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2016-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SVM全状態探索法(ES-SVM)によるスパース変数選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Exhaustive Search with Support Vector Machine (ES-SVM) for sparse variable selection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 変数選択 / variable selection |
| キーワード(2)（和/英） | 線形識別問題 / liner classification |
| キーワード(3)（和/英） | 全状態探索 / exhaustive search |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクターマシン(SVM) / support vector machine (SVM) |
| キーワード(5)（和/英） | 状態密度分布 / density of states |
| キーワード(6)（和/英） | レプリカ交換モンテカルロ法 / replica exchange Monte Carlo (REMC) |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川端 大貴 / Daiki Kawabata / カワバタ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Univercity of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市川 寛子 / Hiroko Ichikawa / イチカワ ヒロコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五十嵐 康彦 / Yasuhiko Igarashi / イガラシ ヤスヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Univercity of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永田 賢二 / Kenji Nagata / ナガタ ケンジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所/ 科学技術振興機構/東京大学 (略称： 産総研/JST/東大) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/Japan Science and Technology Agency /Univercity of Tokyo (略称： AIST/JST/UTokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永福 智志 / Satoshi Eifuku / エイフク サトシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) Univercity of Toyama (略称： Toyama Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田村 了以 / Ryoi Tamura / タムラ リョウイ |
| 第6著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) Univercity of Toyama (略称： Toyama Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト |
| 第7著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Univercity of Tokyo (略称： UTokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-11-17 14:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2016-96 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.361-368 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2016-11-09 (IBISML) |
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