WEKO3
アイテム
変数の分布に着目した特徴量生成方法及びそれに適した機械学習方式の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214823
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214823e5e644d0-bca6-4918-85bd-04ff82c504ee
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-5C-03.pdf (700.3 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 変数の分布に着目した特徴量生成方法及びそれに適した機械学習方式の検討 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 日立 | ||||||||
| 著者名 |
高田, 晋太郎
× 高田, 晋太郎
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 機械学習によって得られた予測モデルにおいて、予測精度向上のための方法論が従来より研究されている。また、近年では機械学習技術をベースとしたビジネスが盛んであり、実世界で起こる現象や出来事に関するデータを対象とする機会が多くなっている。本研究では、実環境でのデータに見られるような特殊な分布（例えば正規分布など一般的に知られている分布とは異なる分布）を持つ変数を含む学習データに対して有効な予測精度向上方法の検討を行った。本報では、元となるデータの各変数の分布に着目した特徴量生成方法と、そのようにして生成された特徴量を用いてより高精度な予測モデルを学習可能な学習方法について検討した結果を報告する。 | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 33-34, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
