Theory and Application of Information-Based Machine Learning
Theory and Application of Information-Based Machine Learning
基于信息的机器学习理论与应用
批准号：
25700022
负责人：
Sugiyama Masashi
金额：
$16.22万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
财政年份：
2013
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2013-04-01 至 2017-03-31
中文摘要
翻译
点击翻译按钮获取中文摘要
英文摘要
期刊论文(19)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
登录
查看更多内容
DOI：
10.1002/wics.1275
发表时间：
2013-11
期刊：
Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics
影响因子：
--
作者：
[Masashi Sugiyama;M. Yamada;M. C. D. Plessis]
通讯作者：
Masashi Sugiyama;M. Yamada;M. C. D. Plessis
DOI：
10.1016/j.neunet.2016.08.005
发表时间：
2016-12
期刊：
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子：
--
作者：
[Voot Tangkaratt;J. Morimoto;Masashi Sugiyama]
通讯作者：
Voot Tangkaratt;J. Morimoto;Masashi Sugiyama
DOI：
10.1016/c2014-0-01992-2
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Erik B. Sudderth]
通讯作者：
Erik B. Sudderth
DOI：
10.1587/transinf.2015edp7212
发表时间：
2016
期刊：
IEICE Trans. Inf. Syst.
影响因子：
--
作者：
[Hideko Kawakubo;M. C. D. Plessis;Masashi Sugiyama]
通讯作者：
Hideko Kawakubo;M. C. D. Plessis;Masashi Sugiyama
Least-squares independence regression for non-linear causal inference under non-Gaussian noise.
非高斯噪声下非线性因果推理的最小二乘独立回归。
非高斯噪声下非线性因果推理的最小二乘独立回归。
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
Machine Learning
影响因子：
7.5
作者：
[Yamada, M., Sugiyama, M., & Sese, J.]
通讯作者：
J.
共 16 条
Theory and Application of Statistical Reinforcement Learning
-
批准号：17H00757
-
项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
-
资助金额：$28.79万
-
财政年份：2017
-
负责人：Sugiyama Masashi
-
依托单位：
海外基金