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アイテム
正則化最小二乗法を用いた線形基底関数モデルに対する予測アルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229711
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229711e70b2b1b-b8fb-4a15-aa61-0190bfe2cebc
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-4M-03.pdf (514.2 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 正則化最小二乗法を用いた線形基底関数モデルに対する予測アルゴリズム | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 早大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 早大 | ||||||||||
| 著者名 |
倉持, 七海
× 倉持, 七海
× 須子, 統太
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 機械学習における予測モデルでは，ニューラルネットワークのように表現力の高い複雑な関数系を仮定してデータから学習するアプローチが主流である．しかし，予測精度の高いモデルを学習するには大量のサンプルが必要であったり，パラメータのチューニングが難しいなどの問題がある．本研究では，正則化最小二乗法を利用することで，様々な基底関数を動的に選択しながら予想精度の高いモデルを構築するアルゴリズムを提案する．そのもとで，いくつかの実データを用いて提案アルゴリズムの評価を行う． | |||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 367-368, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
