局所適合セミパラメトリック推測と統計的学習理論

局部自适应半参数推理和统计学习理论

• 批准号: 17700281
• 负责人: 内藤 貫太
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: Shimane University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17700281/
• 关键词: セミパラメトリック; 平滑化; 統計的学習理論; バイオスタティスティックス; 離散応答; 回帰; 擬等角写像; 最大歪曲度; 統計的推測; ノンパラメトリック; 局所適合; バイオスタティスティック

交付申請書に記載された3つの研究(研究A,B,C)が総合的に進められた.計量生物分野への応用として,発生学領域における毛周期解析およびヒト胎児発生のスタンダード曲線の構築に局所適合平滑化が引き続き応用された(研究C).生物学領域では,計画された投薬量にたいする反応の有無など,目的変数が離散の場合が重要となるが,そのような場合における新たな平滑化手法を構築し,そこに含まれる平滑化パラメータの選択を議論した(研究Aおよび研究C).統計的学習理論との絡みで,反復局所適合平滑化による最小2乗ブースティングアルゴリズムを考察し,その挙動を数値的に調べた.そこに含まれる平滑化パラメータの選択に必要な理論計算を進めた.高次元データを扱う際にいずれにせよ何らかの次元縮小を前もって行う必要があるが,主成分分析と独立成分分析を組み合わせた新たな次元縮小アルゴリズムを考案し,そのアルゴリズムの応用による次元選択の手法も開発するとともに,その性質を調べた(研究B).胎児形態計測データの解析において,臓器発生の多変量スタンダードの構築における次数選択および平滑化パラメータの選択の必要性からモデル選択の議論を行い,その基礎理論を与えた(研究A).また,発生過程の調和度解析という新たな研究方向を考案し,擬等角写像論に現れる最大歪曲度の推定を局所適合平滑化を用いて行うアルゴリズムを考案した(研究C).この量により胎児発生過程の調和度マップ作成の目途をつけた.

Submit the application form to record the 3 studies (Studies A,B,C) and the progress of the integration. The application of quantitative biology to the field of biological differentiation, the analysis of hair cycle and the construction of curve for the development of hair cycle in the field of biology (Study C). In the field of biology, there is a discussion on the selection of smoothing methods for planning and dosage, and the number of objects is discrete and important (Study A and Study C). Statistical learning theory and network theory, repeated bureau suitable for smoothing the minimum 2 The necessary theoretical calculations are carried out for the smoothing and selection of materials. The principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) were used to investigate the method of dimensional selection and development (study B). The analysis of fetal morphology measurement data, the generation of multiple variables, the construction of the structure, the selection of the number of times, the selection of smoothing, the necessity of selection, the discussion of the selection of the number of times, the basic theory and the discussion of the selection of the number of times (Study A). A new research direction of harmonic degree analysis in the development process is to investigate the application of quasi equiangular image theory to the estimation of maximum distortion degree and the smoothing of local conditions (Study C). This quantity is the harmony of the birth process and the goal of the creation.

项目成果

Non-parametric kernel regression for multinomial data

多项数据的非参数核回归

• DOI: 10.1016/j.jmva.2005.12.008
• 发表时间: 2006
• 期刊: Journal of Multivariate Analysis
• 影响因子: 1.6
• 作者: Hidenori Okumura;K. Naito
• 通讯作者: K. Naito

Dimension Selection for Feature Selection and Dimension Reduction with Principal and Independent Component Analysis

• DOI: 10.1162/neco.2007.19.2.513
• 发表时间: 2007-02
• 期刊: Neural Computation
• 影响因子: 2.9
• 作者: Inge Koch;K. Naito

Bandwidth selection for kernel binomial regression

核二项式回归的带宽选择

• 发表时间: 2006
• 期刊: Journal of Nonparametric Statistics 18
• 作者: Tadayoshi Fushiki;Shingo Horiuchi;Takashi Tsuchiya;Tadayoshi Fushiki;Inge Koch;Hidenori Okumura
• 通讯作者: Hidenori Okumura