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J-GLOBAL ID：201902251029529835   整理番号：19A0621190

意図的代入法における最適代入値の理論的解析

著者 (3件)： 福島卓弥 (大阪府大 大学院人間社会システム科学研究科) ,  長谷川拓 (大阪府大 大学院人間社会システム科学研究科) ,  中島智晴 (大阪府大 大学院人間社会システム科学研究科)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 81st  号： 2  ページ： 2.49-2.50  発行年： 2019年02月28日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： 最適化 ,  *機械学習 ,  情報量 ,  測定データ ,  *統計データ ,  学習 ,  *統計的推定 ,  実験 ,  ロバスト性 ,  性質 ,  欠測値 ,  数値実験 ,  妥当性 ,  改変
準シソーラス用語： モデル学習 ,  代入法

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (1件)：

• 福島卓弥, 長谷川拓, 中島智晴. 欠損値のない学習用データが利用可能な場合における欠損値に対してロバストな学習法. 第14回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会論文集, pp. 47-53, 2018.

タイトルに関連する用語 (3件)： 意図 ,  理論 ,  解析