発展的なスパース推定法—欠測データ分析と転移学習を中心として—

DOI
  • 髙田 正彬
    株式会社東芝 研究開発センター 知能化システム研究所 システムAIラボラトリー 統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター

書誌事項

タイトル別名
  • Advanced Sparse Estimation Methods: With a Focus on Missing Data Analysis and Transfer Learning

抄録

<p>スパース推定は，高次元データのためのパラメータ推定法として，データ科学の現場で広く用いられる．しかしながら，現実のデータと問題において，Lassoを始めとする基本的な手法では，精度や計算効率，安定性が十分でないことがある．そこで本稿では，特に欠測データ分析と転移学習を中心として，現実の複雑・困難な課題に対するスパース推定法の近年の展開について紹介する．</p>

収録刊行物

  • 日本統計学会誌

    日本統計学会誌 53 (1), 69-89, 2023-09-07

    一般社団法人 日本統計学会

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390297372147236480
  • DOI
    10.11329/jjssj.53.69
  • ISSN
    21891478
    03895602
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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