完全データと不完全データの混合からのラベル推定精度について
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概要
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階層型モデルは情報科学やデータ工学などの分野で広く用いられる統計モデルである.この種のモデルにはデータを表現する観測変数と不観測のラベルを表現する潜在変数が存在する.観測変数については予測誤差の観点などから様々な精度解析がなされてきた.しかしながらラベルの推定精度は十分に研究されていない.近年,潜在変数の分布推定について精度を定式化し最尤法における解析が行われた.本研究ではこれらの結果を拡張し,データの一部にラベル情報が存在する場合の精度を解析し誤差関数の漸近形を示す.
- 2012-03-07
著者
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山崎 啓介
東京工業大学精密工学研究所
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山崎 啓介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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山崎 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
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山崎 啓介
東京工業大学 総合理工学研究科
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