中山優吾

ナカヤマユウゴ | Nakayama Yugo

所属機関・部署：

研究分野 (1件)：統計科学

研究キーワード (3件)：機械学習 , 高次元統計解析 , 多変量解析

競争的資金等の研究課題 (4件)：

論文 (7件)：

Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima. Test for high-dimensional outliers with principal component analysis. Japanese Journal of Statistics and Data Science. 2024
Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima. Clustering by principal component analysis with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings. Journal of Multivariate Analysis. 2021. 185. 104779-104779
Yugo Nakayama. Robust support vector machine for high-dimensional imbalanced data. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2021. 50. 5. 1524-1540
Yugo Nakayama. Support vector machine and optimal parameter selection for high-dimensional imbalanced data. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2020. 51. 11. 6739-6754
Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima. Bias-corrected support vector machine with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 2019. 72. 5. 1257-1286

MISC (4件)：

Soft-margin SVMs in the HDLSS context. 京都大学数理解析研究所講究録. 2019. 2124. 44-55
Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima. A general framework of SVM in HDLSS settings. 京都大学数理解析研究所講究録. 2018. 2091. 14-21
Yugo Nakayama, Kazuyoshi Yata, Makoto Aoshima. Asymptotic properties of support vector machines in HDLSS settings. 京都大学数理解析研究所講究録. 2017. 2047. 10-18
中山優吾, 矢田和善, 青嶋誠. 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. 数理解析研究所講究録. 2016. 1999. 1999. 17-27

講演・口頭発表等 (37件)：

A simple heavy tailed cylindrical model and its applications
(2023)
Multiple outlier detection test with PCA in high-dimension, low-sample-size settings
(2022年度統計関連学会連合大会 2022)
Test for outlier detection by high-dimensional PCA
(The 5th International Conference on Econometrics and Statistics 2022)
高次元主成分スコアに基づく異常値の検出法
(日本数学会2022年度年会 2022)
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
(多様な高次元モデルの理論と方法論:最前線の動向 2022)

学歴 (3件)：

学位 (1件)：

経歴 (2件)：

受賞 (9件)：

2020/03 - 筑波大学令和1年度筑波大学数理物質科学研究科研究科長賞
2019/06 - ABRAHAM WALD PRIZE in Sequential Analysis 2019
2019/03 - 日本統計学会優秀発表賞 Clustering for high-dimensional data by kernel PCA with the Gaussian kernel
2018/11 - 日本数学会ベストポスター発表賞高次元データにおける固有射影とk近傍法
2018/03 - 日本統計学会優秀発表賞 SVM with Gaussian kernel: Bias correction and tuning parameter for high-dimensional data

全件表示

所属学会 (2件)：

日本統計学会 , 日本数学会

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

中山 優吾