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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
PRMU 2021-12-16
10:45
ONLINE オンライン開催 多次元系列データにおける変化点検出のための選択的推論
杉山諒太戸田博己名工大)・Vo Nguyen Le Duy名工大/理研)・稲津 佑名工大)・竹内一郎名工大/理研PRMU2021-28
多次元系列データにおいて平均構造の変化を検出することは重要な課題である.このとき,全ての系列で変化が起きることは稀である... [more] PRMU2021-28
pp.25-30
IBISML 2021-03-02
10:25
ONLINE オンライン開催 パラメトリック計画法を用いた凸クラスタリングのための選択的推論
大森夢拓稲津 佑名工大)・竹内一郎名工大/理研IBISML2020-35
伝統的な統計的推測では仮説があらかじめ定まっていることを想定しており,データ分析によって選択されたデータ駆動仮説の統計的... [more] IBISML2020-35
pp.9-15
IBISML 2021-03-03
15:15
ONLINE オンライン開催 多次元系列データの変化点検出のための選択的推論
杉山諒太戸田博己Vo Nguyen Le Duy稲津 佑名工大)・竹内一郎名工大/理研IBISML2020-51
多次元系列データにおいて平均構造に注目して変化を検出することは重要な課題である.このとき,すべての系列で同様の変化が起き... [more] IBISML2020-51
pp.63-70
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]階層型クラスタリングに基づく特徴選択のためのSelective Inference
鈴木健太井上茂乗梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-70
遺伝子発現量データや顧客の購買履歴データなど, 背後に複数のクラスタを持つデータを分析し, 各クラスタに特有の傾向を発見... [more] IBISML2018-70
pp.197-204
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]動的計画法を用いた系列セグメンテーションにおけるSelective Inference
戸田博己梅津佑太佐久間拓人名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-81
近年,センサーデバイスの普及により様々な系列データが容易に取得可能となっている.系列データのセグメンテーションは観測対象... [more] IBISML2018-81
pp.279-286
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]Selective Inferenceに基づくスパース線形回帰モデルにおける能動学習
梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-95
興味のあるパラメータを効率よく推定するために, 適当な最適性の基準を定めることで, あらかじめサンプリングするデータにつ... [more] IBISML2018-95
pp.381-388
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]多次元系列における変化点検出のためのSelective Inference
梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2017-71
理論, 応用の両面において, 与えられた系列から構造の変化を検知することは, 工学やバイオインフォマティクス, 経済学を... [more] IBISML2017-71
pp.269-276
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]Selective inferenceに基づくactive learningの選択バイアス補正
稲津 佑理研)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2017-74
与えられたデータから回帰モデルを構成し, 予測値を最大とする点における値を実際に観測してくるというアクティブラーニングの... [more] IBISML2017-74
pp.289-296
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 高次元分類問題のためのSelective Inference
梅津佑太中川和也名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大IBISML2016-59
機械学習をはじめとする多くの分野で, データの特徴量が大きな場合, データ解析を行う前の事前処理としてスクリーニングなど... [more] IBISML2016-59
pp.93-100
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
13:15
富山 富山大学 [ショートペーパー]時系列データの変化点検出におけるSelective Inference
梅津佑太中川和也井上茂乗名工大)・津田宏治東大)・杉山麿人前川卓也阪大)・玉木 徹広島大)・依田 憲名大)・○竹内一郎名工大PRMU2016-63 IBISML2016-18
本研究では, 時系列データから変化点を検出した際に, 検出された変化点が統計的に有意かどうかを検定するための手法を提案す... [more] PRMU2016-63 IBISML2016-18
pp.89-92
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
14:40
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 高次交互作用モデルのためのSelective Inference
鈴村真矢中川和也名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大IBISML2015-11
予測モデリングにおいて統計的に優位な高次交互作用効果を同定することは重要なタスクである.このタスクが困難であるのは,高次... [more] IBISML2015-11
pp.69-74
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