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J-GLOBAL ID：201702255389354754   整理番号：17A0274708

Bayes線形回帰のための近似交差検証公式【Powered by NICT】

Approximate cross-validation formula for Bayesian linear regression

著者 (3件)： Kabashima Yoshiyuki (Department of Mathematical and Computing Science, Tokyo Institute of Technology, Yokohama 226-8502, Japan) ,  Obuchi Tomoyuki (Department of Mathematical and Computing Science, Tokyo Institute of Technology, Yokohama 226-8502, Japan) ,  Uemura Makoto (Hiroshima Astrophysical Science Center, Hiroshima University, Kagamiyama 1-3-1, Higashi-Hiroshima, 739-8526, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Allerton  ページ： 596-600  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交差検証(CV)は,与えられたデータセットに基づく統計モデル/学習システムの能力を評価するための技術である。その広い適用性にもかかわらず,系のサイズが大きくなるとむしろ重い計算コストはその使用を防ぐことができる。Bayes線形回帰の場合この困難を解決するために,実際にCVを行うことなしに約leave-one-out CV誤差を評価するための式を開発した。開発した式の有用性を合成モデルのための統計的機械的解析により試験した。これは実世界超新星データセットへの適用により確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 適応性 ,  *近似法 ,  超新星 ,  計算コスト ,  *線形回帰 ,  統計モデル ,  モデル
準シソーラス用語： 統計模型 ,  学習支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力応用一般  (NB11010N) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  物理分析一般  (CC03011F) ,  土壌化学  (FB04040C) ,  菓子  (FJ08000K) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 線形回帰 ,  近似 ,  交差 ,  検証