スパース正則化を用いた関数データの判別および変数・決定境界の選択


松井秀俊氏 (九州大学数理学研究院)
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大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ第5回
(第75回データ科学特別セミナー共催)

スパース正則化を用いた関数データの判別および変数・決定境界の選択

松井秀俊氏 (九州大学数理学研究院)

複数の個体に対して経時的に観測,測定されたデータを関数化処理し,関数化データ集合に基づく解析を行う方法は関数データ解析(Functional Data Analysis)とよばれ,幅広い分野でその有用性が報告されている.本報告では,関数データに基づくロジスティック回帰モデルに対してスパース正則化を適用することで,モデル推定と変数選択に加えて,各変数がどの判別に寄与しているかの選択,すなわち決定境界の選択を同時に行う方法について紹介する.ここではsparse group lasso型の制約を適用し,これに基づく推定法と,推定されたモデルを評価するための基準について説明する.そして,数値例を通して本手法の有効性を検証する.

講 師:
松井秀俊氏 (九州大学数理学研究院)
テーマ:
スパース正則化を用いた関数データの判別および変数・決定境界の選択
日 時:
2015年11月20日(金)14:40-16:10
場 所:
基礎工学研究科J棟 J617(数理ディスプレイ室)
参加費:
無料
アクセス:
会場までのアクセスは下記URLをご参照ください。
http://www.es.osaka-u.ac.jp/access/
お問い合せ:
本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。