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J-GLOBAL ID：201502200383279819   整理番号：15A1059632

ガウス過程の混合エキスパートモデルによる化学構造からの物性予測とその逆問題

著者 (5件)： 池端久貴 (総合研究大学院大) ,  吉田亮 (統計数理研) ,  磯村哲 (地球快適化インスティテュート) ,  本郷研太 (北陸先端科学技術大学院大) ,  前園涼 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 統計関連学会連合大会講演報告集  (統計関連学会連合大会報告集)
巻： 2015  ページ： 94  発行年： 2015年09月 
JST資料番号： L1468A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *有機化合物 ,  分子設計 ,  *機械学習 ,  *分子構造 ,  *予測モデル ,  精度 ,  *Gauss過程 ,  物性データ ,  化学的性質 ,  *Bayes推定 ,  推定 ,  推定量 ,  *Gauss模型 ,  化学構造 ,  予測精度 ,  *モデル
準シソーラス用語： Bayesの定理 ,  *Gauss混合モデル ,  *逆推定 ,  *統計的機械学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  高分子固体の物性一般  (CG02021V)

タイトルに関連する用語 (7件)： ガウス過程 ,  エキスパート ,  モデル ,  化学構造 ,  物性 ,  予測 ,  逆問題