2項分布に基づく基底関数による混合回帰モデル(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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本研究では,連続値データの新しい予測手法についての提案を行う.従来,連続値データの予測に対しては,ガウス過程(Gaussian Process: GP)などの回帰手法が用いられてきた.しかしながら,回帰での予測は基本的に単峰性の分布予測であり,例えばGPであれば正規分布などと,予測分布の形状に制限があった.今回,文字などの離散値のデータ予測に用いられるMarkovモデルに基づく予測手法を,連続値のデータ予測に拡張した.提案手法では,新しく定義した基底分布関数の混合比を推定することで,複雑な形状の予測分布作成を可能とした.予測精度をGPと比較したところ,多峰性の分布を持つようなサンプルデータにおいて,より正確な分布予測を行うことが可能であった.
- 2011-11-02
著者
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
井上 真郷
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
中潟 弦
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
中潟 弦
早稲田大学大学院 先進理工学研究科 電気・情報生命専攻
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
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