Search Results 1-20 of 294

  • <論文・報告>Efficient Filtering Algorithm with Fused Constraint

    Ono Tasuku

    … The fused LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) is one of the techniques used in sparse modeling. … In this paper, we propose a simple yet effective optimization technique for the fused LASSO problem based on the method [1]. …

    ELCAS Journal (5), 26-28, 2020-04

    IR 

  • Heuristic Algorithm for Human Acceptable Linear Model based on Weighted Lasso  [in Japanese]

    鈴木 浩史 , 後藤 啓介 , 岩下 洋哲 , 高木 拓也 , 大堀 耕太郎 , 原 聡

    人工知能基本問題研究会 112, 67-72, 2020-03-08

  • RAMA ESTUDIO : CASA LASSO, COTOPAXI, ECUADOR

    Casabella Japan = カザベラJapan 907, 32-37, 2020-03

  • Dependency Structure Analysis of the Japanese Stock Market Based on Realized Networks  [in Japanese]

    重本 秀人 , 森本 孝之

    日本統計学会誌 = Journal of the Japan Statistical Society 49(2), 241-264, 2020-03

  • Finite Sample Properties of Test Statistics Based on the Desparsified Lasso : A Simulation Study  [in Japanese]

    田中 晋矢 , Tanaka Shinya

    The Aoyama journal of economics 71(4), 41-56, 2020-03

    IR 

  • Proposal of Extraction Method of Important Features in Surgical Planning for Mandibular Reconstruction  [in Japanese]

    永井 一希 , 中尾 恵 , 上田 順宏 , 今井 裕一郎 , 桐田 忠昭 , 松田 哲也

    … ことで,計画の立案に重要となる特徴量を客観的に抽出できることが期待されるが,その一つのLasso回帰では1通りの特徴量組しか得られない.本研究では,Lasso解列挙を下顎骨再建計画に応用し,腓骨片数の決定に重要な低次元特徴量を複数組抽出するアルゴリズムを提案する.Lasso解列挙を多クラス分類に拡張するために,各特徴量が推定に与える影響を指標化する評価値を導 …

    電子情報通信学会技術報告 (MI) 119(399), 23-28, 2020-01-22

    IR 

  • Optimization of an H0 photonic crystal nanocavity using machine learning

    Abe Ryotaro , Takeda Taichi , Shiratori Ryo , Shirakawa Shinichi , Saito Shota , Baba Toshihiko

    … Important hole positions were also identified using the linear Lasso regression algorithm. …

    Optics Letters 45(2), 319-322, 2020-01-15

    IR 

  • The Dynamic Correlation Between Capital Deepening and Total Factor Productivity in China

    Zhang Wuliu

    <p>The impact of capital deepening on total factor productivity (TFP) is a significant and controversial issue. Based on the calculation of relevant indicators, this study adopts a Bayesian time …

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 24(4), 524-531, 2020

    J-STAGE 

  • Stochastic Discrete First-Order Algorithm for Feature Subset Selection

    KUDO Kota , TAKANO Yuichi , NOMURA Ryo

    … Our algorithm was superior in predictive performance to lasso and forward stepwise selection as well.</p> …

    IEICE Transactions on Information and Systems E103.D(7), 1693-1702, 2020

    J-STAGE 

  • Interpretable two-step prediction method and its application to agricultural and medical data  [in Japanese]

    SUN Jianqiang , TERADA Aika , YAMASAKI Eri , SHIMIZU Kentaro K , SESE Jun

    … これらの解決策として、LASSO の適用が考えられるが、予測性能が深層学習等のアルゴリズムを下回ることが多い。 …

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2020(0), 3I1GS1303-3I1GS1303, 2020

    J-STAGE 

  • Finding Common Features Among Multiple Groups in Wagyu Data Analysis  [in Japanese]

    HIGASHIGUCHI Nanami , MOTOHIRO Masatsugu , IKEGAMI Haruka , MATSUHASHI Tamako , MATSUMOTO Kazuya , YOSHIHIRO Takuya

    … そこで我々の研究チームでは、SWATH-MSを用いて得たタンパク質発現プロファイルから出荷時の肉質を予測する手法を検討しており、LASSOを用いて、肉質予測に寄与するタンパク質を効率良く選抜することができた。 … 評価の結果、提案手法はLASSOより精度の高い特徴量選択に成功した。 …

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2020(0), 3I1GS1305-3I1GS1305, 2020

    J-STAGE 

  • Extracting Sparse and Ununiform Lag Structure Inherent in VAR Models with Latent Group Regularized Learning  [in Japanese]

    KOYAMA Kazuki , KIRITOSHI Keisuke , OKAWACHI Tomomi , IZUMITANI Tomonori

    <p>多変量時系列データから元の現象を表現する学習モデルを獲得する方法として、ベクトル自己回帰(VAR)モデルが広く使われている。しかし従来のVARモデルに基づいた解析手法では、モデル選択で全ての系列に同一の最大時間遅れを仮定するなど、現象の本質的な情報が損なわれる危険性があった。 本論文ではこれらの課題を乗り越える手法として、潜在構造正則化学習と統計モデルを用いたVARモデル解析の拡 …

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2020(0), 2P5GS302-2P5GS302, 2020

    J-STAGE 

  • Elucidation of rent formation mechanism using micro geodata  [in Japanese]

    Akiyama Yuki , Ogawa Yoshiki , Qin Yinglan

    … さらに同データベースをクラスタリングし,各クラスタに対してスパースモデリング(LASSO法)を行うことで,クラスタ毎に家賃に対して正あるいは負に寄与する家賃形成要素を明らかにする技術を開発した。 …

    JOURNAL OF THE HOUSING RESEARCH FOUNDATION "JUSOKEN" 46(0), 1-12, 2020

    J-STAGE 

  • Previous Studies on Machine Learning, Deep Learning, and Econometrics  [in Japanese]

    ISHII TAKAHARU

    … さらに機械学習と計量経済学の近年の研究の進展を概観するため、画像認識や音声認識における機械学習のビジネスへの応用やCATEやLASSO、 政策配分問題としてのELMや疫学における因果推論としてCMA(因果媒介分析)・Causal Forest・SDD・構造推定などを幅広く扱う。 …

    Business Breakthrough University Review 6(2), 121-141, 2020

    J-STAGE 

  • Prediction of Recurrence Risk of Patients with Lung Cancer Based on Radiomics:Pitfall of Pattern Recognition Approach  [in Japanese]

    YOSHIOKA Takuya , UCHIYAMA Yoshikazu

    … Seven radiomic features were selected by using least absolute shrinkage and selection operator (Lasso). …

    Medical Imaging and Information Sciences 37(1), 5-10, 2020

    J-STAGE 

  • Sparse Phase Retrieval Algorithm for Coherent X-ray Diffraction Imaging  [in Japanese]

    YAMASAKI Yuichi

    … <p>In this study, we propose a sparse phase retrieval algorithm (SpPRA), which involves an iterative Fourier transform and sparse modeling (LASSO), and demonstrated that it can retrieve the phase from diffraction data including noise and missing information. …

    Nihon Kessho Gakkaishi 62(1), 10-16, 2020

    J-STAGE 

  • Energy Disaggregation for Commercial Building with Unmonitored Facilities by Using Diurnal Linear Basis Function Model  [in Japanese]

    Sato Fuyuki , Otani Shinichiro , Yamaguchi Nobuyuki

    … This paper also considers the effectiveness of regularization technique such as Lasso and Ridge.</p> …

    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 140(2), 137-144, 2020

    J-STAGE 

  • Good Group Sparsity Prior for Light Field Interpolation

    FUJITA Shu , TAKAHASHI Keita , FUJII Toshiaki

    … Specifically, we designed the directional groups in the discrete Fourier transform (DFT) domain so that the groups can represent the concentration of the energy, and we thereby formulated an LF interpolation problem as an overlapping group lasso. …

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E103.A(1), 346-355, 2020

    J-STAGE 

  • Feature Selection for Diffuse Lung Disease Image by Bolasso  [in Japanese]

    遠藤 瑛泰 , 永田 賢二 , 木戸 尚治 , 庄野 逸

    … 用している.Bolassoはスパース推定の枠組みで特徴選択を行うLASSOとブートストラップ法を組み合わせた手法である.通常LASSOを用いて特徴選択を行うと,データに含まれるノイズなどの影響により特徴を過剰に選択する傾向にある.Bolassoでは,この欠点を克服するために,ブートストラップ法による再標本データとLASSOの適用を繰り返し実行し,得られた組合せ集合から有効な特 …

    情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) 12(3), 68-77, 2019-12-23

    IPSJ 

  • Clustered lassoを用いたBiclustering  [in Japanese]

    上田 朋矢 , 酒折 文武

    日本計算機統計学会シンポジウム論文集 33, 61-64, 2019-11-30

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