中山優吾 (Yugo Nakayama) - マイポータル

基本情報

所属: 日産自動車株式会社

学位: 博士(2020年3月筑波大学)

研究者番号: 40884169
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-7321-2141
J-GLOBAL ID: 202001009963525960
researchmap会員ID: R000002620

研究キーワード

研究分野

情報通信 / 統計科学 /

経歴

2023年4月 - 現在

日産自動車株式会社
2020年4月 - 2023年3月

京都大学, 大学院情報学研究科, 助教

学歴

2017年4月 - 2020年3月

筑波大学, 数理物質科学研究科, 数学専攻博士後期課程
2015年4月 - 2017年3月

筑波大学, 数理物質科学研究科, 数学専攻博士前期課程
2011年4月 - 2015年3月

筑波大学, 理工学群数学類

受賞

論文

Clustering by principal component analysis with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

Journal of Multivariate Analysis 185 104779-104779 2021年9月査読有り
Robust support vector machine for high-dimensional imbalanced data

Yugo Nakayama

Communications in Statistics - Simulation and Computation 50(5) 1524-1540 2021年5月4日査読有り
Support vector machine and optimal parameter selection for high-dimensional imbalanced data

Yugo Nakayama

Communications in Statistics - Simulation and Computation 51(11) 6739-6754 2020年9月8日査読有り
Bias-corrected support vector machine with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

Annals of the Institute of Statistical Mathematics 72(5) 1257-1286 2019年7月15日査読有り
A test of sphericity for high-dimensional data and its application for detection of divergently spiked noise

Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima, Yugo Nakayama

Sequential Analysis 37(3) 397-411 2018年7月3日査読有り
Support vector machine and its bias correction in high-dimension, low-sample-size settings

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

Journal of Statistical Planning and Inference 191 88-100 2017年12月査読有り

MISC

Soft-margin SVMs in the HDLSS context

京都大学数理解析研究所講究録 (2124) 44-55 2019年8月筆頭著者
A general framework of SVM in HDLSS settings

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

京都大学数理解析研究所講究録 (2091) 14-21 2018年10月筆頭著者
Asymptotic properties of support vector machines in HDLSS settings

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

京都大学数理解析研究所講究録 (2047) 10-18 2017年10月筆頭著者
高次元小標本におけるサポートベクターマシンの一致性について

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

数理解析研究所講究録 1999(1999) 17-27 2016年7月筆頭著者

講演・口頭発表等

A simple heavy tailed cylindrical model and its applications

Yugo, Nakayama, Toshihiro, Abe

2023年12月16日
Multiple outlier detection test with PCA in high-dimension, low-sample-size settings

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

2022年度統計関連学会連合大会 2022年9月5日
Test for outlier detection by high-dimensional PCA

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

The 5th International Conference on Econometrics and Statistics 2022年6月5日招待有り
高次元主成分スコアに基づく異常値の検出法

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

日本数学会2022年度年会 2022年3月31日
高次元におけるカーネル主成分分析の漸近的性質とその応用

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

多様な高次元モデルの理論と方法論：最前線の動向 2022年2月22日
Asymptotic properties of high-dimensional kernel PCA and its applications

International Symposium on New Developments of Theories and Methodologies for Large Complex Data 2021年11月6日招待有り
ガウシアンカーネルに基づく高次元データの分類問題

中山優吾

日本数学会2021年度秋季総合分科会 2021年9月16日招待有り
高次元における重み付き判別分析とデータ変換法について

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

2021年度統計関連学会連合大会 2021年9月8日
Clustering by kernel PCA with Gaussian kernel and tuning for high-dimensional data

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

The 4th International Conference on Econometrics and Statistics 2021年6月26日招待有り
高次元小標本における平均ベクトルのスパース推定

中山優吾

応用統計学会2021年度年会 2021年5月15日
高次元におけるカーネル主成分分析の漸近的性質と異常値の検出への応用

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

日本数学会2021年度年会 2021年
高次元データにおける異常値の検出について

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

科研費シンポジウム「機械学習・統計学・最適化の数理とＡＩ技術への展開」 2020年12月19日
高次元カーネル主成分分析に基づく異常値の検出

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

科研費シンポジウム「大規模複雑データの理論と方法論：最前線の動向と新たな展開」 2020年12月4日
Clustering by kernel principal component analysis for high-dimensional data

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

日本数学会 2020年度秋季総合分科会 2020年9月22日
高次元小標本における異常値の検出

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

2020年度統計関連学会連合大会 2020年9月10日
Asymptotic properties of kernel PCA with Gaussian kernel for high-dimensional data

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

科研費「統計学と機械学習の数理と展開」 2019年9月
Support vector machine and optimal choice of parameters for high-dimensional imbalanced data

中山優吾

科研費シンポジウム「多様な分野における統計科学に関する諸問題」 2019年9月
カーネル主成分分析に基づく高次元データのクラスタリングとチューニング

中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠

2019年度統計関連学会連合大会 2019年9月
Bias corrected SVM with the Gaussian kernel in the HDLSS context

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima

The 3rd International Conference on Econometrics and Statistics 2019年6月
Robust support vector machine in the HDLSS context

中山優吾

応用統計学会2019年度年会 2019年5月

もっとみる

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

深層学習の数学的原理：高次元統計解析との接点の解明

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究若手研究 2021年4月 - 2026年3月

中山優吾
大規模複雑データの理論と方法論の革新的展開

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) 2020年4月 - 2025年3月

青嶋誠, 矢田和善, 松田安昌, 星野伸明, 田畑耕治, 片山翔太, 鈴木大慈, 中山優吾, 植木優夫, 蛭川潤一, 小森理, 石井晶, 金森敬文, 松井秀俊
非線形特徴量選択に関する高次元小標本漸近論

日本学術振興会科学研究費助成事業研究活動スタート支援研究活動スタート支援 2020年9月 - 2022年3月

中山優吾
高次元小標本におけるカーネル主成分分析とその応用

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費特別研究員奨励費 2019年4月 - 2020年3月

中山優吾

中山優吾

基本情報

研究キーワード

研究分野

経歴

学歴

受賞

論文

MISC

講演・口頭発表等

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

メニュー

共著者の一覧