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Development of statistical modeling with regularization for large scale data
开发大规模数据正则化的统计模型
基本信息
- 批准号：25730017
- 负责人：
- 金额：$ 1.33万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- 财政年份：2013
- 资助国家：日本
- 起止时间：2013-04-01 至 2016-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（32）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Bi-level selectionを用いた関数ロジスティック回帰モデルの推定
使用双层选择的函数逻辑回归模型的估计
- DOI：
- 发表时间：2015
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Takeshi Ohkawa;Daichi Uetake;Kanemitsu Ootsu;Takashi Yokota;松井秀俊;植竹 大地，大川 猛，松本 洋平，大津 金光，横田 隆史;松井秀俊
- 通讯作者：松井秀俊
Selection of functional variables and classification boundaries via the sparse group lasso
通过稀疏组套索选择功能变量和分类边界
- DOI：
- 发表时间：2015
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Matsui;H.
- 通讯作者：H.
スパース正則化に基づく経時測定データの判別と遺伝子データ解析への応用
基于稀疏正则化的时间测量数据判别及其在遗传数据分析中的应用
- DOI：
- 发表时间：2015
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Takeshi Ohkawa;Daichi Uetake;Kanemitsu Ootsu;Takashi Yokota;松井秀俊
- 通讯作者：松井秀俊
Selection of variable and classification boundary by functional logistic regression
通过函数逻辑回归选择变量和分类边界
- DOI：
- 发表时间：2014
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Matsui;H.
- 通讯作者：H.
Variable selection in multivariate linear models for functional data
函数数据多元线性模型中的变量选择
- DOI：
- 发表时间：2014
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Matsui;H.
- 通讯作者：H.
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Matsui Hidetoshi其他文献
Classification From Positive and Biased Negative Data With Skewed Labeled Posterior Probability
使用倾斜标记后验概率对正数据和有偏差的负数据进行分类
- DOI：
10.1162/neco_a_01580 - 发表时间：
2023 - 期刊：
- 影响因子：2.9
- 作者：
Watanabe Shotaro;Matsui Hidetoshi - 通讯作者：
Matsui Hidetoshi
A note on variable selection in functional regression via random subspace method
关于随机子空间法函数回归中变量选择的注解
- DOI：
10.1007/s10260-018-0421-7 - 发表时间：
2018 - 期刊：
- 影响因子：1
- 作者：
Smaga Lukasz;Matsui Hidetoshi - 通讯作者：
Matsui Hidetoshi
Matsui Hidetoshi的其他文献
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- 作者：
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{{ truncateString('Matsui Hidetoshi', 18)}}的其他基金
Formulation of statistical models for longitudinal data and estimation by the sparse regularization
纵向数据统计模型的制定和稀疏正则化估计
- 批准号：
16K16020 - 财政年份：2016
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
相似海外基金
General Theory of Implicit Regularization
隐式正则化的一般理论
- 批准号：
EP/Y028333/1 - 财政年份：2023
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Regularization for Nonlinear Panel Models, Estimation of Heterogeneous Taxable Income Elasticities, and Conditional Influence Functions
非线性面板模型的正则化、异质应税收入弹性的估计和条件影响函数
- 批准号：
2242447 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Standard Grant
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通过低秩正则化和自适应近端方法进行深度学习的压缩和预测加速
- 批准号：
23K19981 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Tensor and Regularization Methods for (Semantic) Deep Learning: Application to Robotic Perception
（语义）深度学习的张量和正则化方法：在机器人感知中的应用
- 批准号：
RGPIN-2018-06134 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
CAREER: Statistical Learning from a Modern Perspective: Over-parameterization, Regularization, and Generalization
职业：现代视角下的统计学习：过度参数化、正则化和泛化
- 批准号：
2143215 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Continuing Grant
Regularization and approximation: statistical inference, model selection, and large data
正则化和近似：统计推断、模型选择和大数据
- 批准号：
RGPIN-2021-02618 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Efficient and robust inference for regularization with regular and functional data
使用常规数据和函数数据进行高效且稳健的正则化推理
- 批准号：
RGPIN-2016-06366 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Use of estimating functions to improve sequential adaptive decisions and dynamic regularization
使用估计函数来改进顺序自适应决策和动态正则化
- 批准号：
RGPIN-2021-03747 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Exploration of nonlinear solutions dicribing wave turbulence using regularization
使用正则化描述波湍流的非线性解的探索
- 批准号：
22K03897 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Regularization Techniques for Optimal Transportation
最佳运输的正则化技术
- 批准号：
567921-2022 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.33万 - 项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral