2016年4月 - 2018年3月
超高次元データに対する非線形解析手法の研究開発
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(B) 若手研究(B)
- 課題番号
- 16K16114
- 体系的課題番号
- JP16K16114
- 担当区分
- 研究代表者
- 配分額
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- (総額)
- 1,950,000円
- (直接経費)
- 1,500,000円
- (間接経費)
- 450,000円
- 資金種別
- 競争的資金
本研究を通して, 100万次元を超える超高次元特徴から数時間で非線形性の特徴を選択できるアルゴリズムを世界で初めて開発した. さらに, 機械学習分野外の研究者が開発したプログラムを利用できるように, 提案法(HSIC Lasso)をPythonで実装し (pyHSICLasso), Githubにてソースコードを公開することに加え, 利用者が容易にプログラムをインストールできるようにした. 本研究成果はデータマイニングの難関ジャーナルであるIEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)に投稿し採録された.
- リンク情報
- ID情報
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- 課題番号 : 16K16114
- 体系的課題番号 : JP16K16114