モードを活用する統計手法の解析及び開発

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本年度初めには，当初計画した研究課題である「カーネルモード推定量の漸近誤差を最小化するカーネル関数」と昨年度に研究を進めた「条件付き確率分布の単峰性を事前知識として活用するための補助タスクを用いたマルチタスクアプローチ」と「閾値法における閾値パラメータの決定法」に関する研究成果を学術論文の形式で発表し，条件付き確率分布の単峰性を活用するという観点から順序回帰の研究を継続することを計画していた．「カーネルモード推定量の漸近誤差を最小化するカーネル関数」に関しては，論文投稿を行い，現在査読中である．「条件付き確率分布の単峰性を事前知識として活用するための補助タスクを用いたマルチタスクアプローチ」に関しては，さらに研究を行うことし，現在も研究が継続中である．「閾値法における閾値パラメータの決定法」に関しては，"Transactions on Machine Learning Research"に採用され，研究発表に至った．また，条件付き確率分布の単峰性を活用するという観点から，順序回帰のための最も表現力の豊かな単峰尤度モデルの開発を行った．この研究については，共に"Transactions on Machine Learning Research"に採用され，研究発表に至った．本年度後半期には，主に平均値シフト(mean shift)アルゴリズム及びblurring mean shiftアルゴリズムの収束性解析を行った．これらの研究については，来年度の早い段階で論文投稿及び研究発表を行える想定である．