ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本研究では,ヒルベルト-シュミット独立基準とランダム行列理論とを組み合わせて自由 Meixner 分布の台を推定することにより,標本データに含まれるノイズ変数の集合を推定する方法を提案する.提案手法により,意味のある変数の最小部分集合を抽出することが可能となる.
- 2012-11-29
著者
関連論文
- ブートストラップ法を用いた分布の裾指数の推定手法の改良(セッション4)
- ブートストラップ法を用いた分布の裾指数の推定手法の改良(セッション4)
- バギングを用いた2次元非線形判別曲線の推定
- MDS法における最適次元の推定
- MDS法における最適次元の推定
- EMアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良(セッション4)
- EMアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良(セッション4)
- A canonical random variable for the $q$-deformed moments-cumulants formula (Trends in Infinite Dimensional Analysis and Quantum Probability)
- Graphical representations of the $q$-creation and the $q$-annihilation operators and set partition statistics (Infinite Dimensional Analysis and Quantum Probability Theory)
- On the $q$-deformed Poisson distribution (New Development of Infinite-Dimensional Analysis and Quantum Probability)
- フーリエ変換とベイズモデルおよびトレンドモデルによる時系列データのノイズ除去
- The distributions for linear combinations of a free family of projections and their applications (Hilbert $C^*$-modules and groupoid $C^*$-algebras)
- AN APPLICATION OF THE FREE CONVOLUTION (Development of Infinite-Dimensional Noncommutative Analysis)
- 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
- 自由確率変数の分布関数(応用函数解析の研究)
- 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
- 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
- 都市景観に対する視覚的評価の定量的把握への試み
- 非可換確率空間における半円分布の特徴付け(作用素環における双加群と量子群の研究)
- 重みつきランダムサンプリングによるランダムフォレスト法
- 重みつきランダムサンプリングによるランダムフォレスト法
- ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去
- カーネル法によるDP-meansの非線形化
- ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去
- カーネル法によるDP-meansの非線形化
- 書評 P.Diaconis:Group Representations in Probability and Statistics
- The $q$-Meixner self-adjoint operators on the $q$-deformed Fock space (Mathematical Studies on Independence and Dependence Structure : A Functional Analytic Point of View)
- ランダム行列と自由キュムラントを用いた時系列データ解析
- 保健指導効果測定(そのII)被保険者群の臨床的許容範囲に基いた状態推移から見たλ値を導入したカイ2乗分析
- 保健指導効果測定(そのI)家族(主婦群)のZ値およびロジスティック回帰分析法による解析
- 保健指導効果測定 そのIII(カイニ乗独立性の検定)
- カーネル法とランダム行列理論によるノイズ変数の除去