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在学生の方

共通シンポジウム(11月17日開催)

 

テーマ:「スパース推定法による統計モデリング」

 

日時:11月17日 14:00~17:00
   
場所:MK102


講師:松井 秀俊

タイトル:線形回帰モデルとlasso
アブストラクト:スパース推定は,データから有効な情報を選択して抽出するた
めの方法の1つである.スパース推定法の1つであるlassoは,線形回帰モデルに
適用することで,モデルの推定と変数選択を同時に行うことができる手法として
幅広く利用されるようになってきた.本講義では,線形回帰モデルに対して
lassoを適用し変数選択を行う方法について,その基礎から説明する。


講師:川野 秀一

タイトル:lassoの拡張と一般化線形モデル
アブストラクト:スパース推定法の代表格であるlassoが提案されて以降,様々
なスパース推定法が提案されてきた.本講義では,lassoの弱点を挙げるととも
に,その弱点を補うために提案されたelastic netや非凸正則化項に基づくス
パース推定法を紹介する.また,目的変数の値が離散や整数の場合でもスパース
推定を実行するために,一般化線形モデルに対するスパース推定法についても紹
介する.


講師:廣瀬 慧

タイトル:グラフィカルモデルに対するlasso
アブストラクト:本講義では,分散共分散行列の逆行列のスパース推定に対応す
るグラフィカルLassoを紹介する.まず,変数間の条件付き独立性と無向グラフ
との関係性について述べる.つぎに,パラメータの推定アルゴリズムについて解
説する.最後に,実データに適用した例を紹介する.

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