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J-GLOBAL ID：202002257642726686   整理番号：20A2261435

高次打切り勾配降下法によるリッジ回帰【JST・京大機械翻訳】

Ridge Regression with High Order Truncated Gradient Descent Method

著者 (6件)： Li Dan (Faculty of Science, Tongji Zhejiang College,Jiaxing,Zhejiang,China,314051) ,  Ge Qifei (Tongii Zhejiang College,Department of Mechanical and Automotive Engineering,Jiaxing,Zhejiang,China,314051) ,  Zhang Pengcheng (Tongji Zhejiang College,Department of Civil Engineering,Jiaxing,Zhejiang,China,314051) ,  Xing Yidan (Tongii Zhejiang College,Department of Electronic and Information Engineering,Jiaxing,Zhejiang,China,314051) ,  Yang Zan (Faculty of Science, Tongji Zhejiang College,Jiaxing,Zhejiang,China,314051) ,  Nai Wei (Tongii Zhejiang College,Department of Electronic and Information Engineering,Jiaxing,Zhejiang,China,314051)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IHMSC  ページ： 252-255  発行年： 2020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： 海嶺回帰は多重共線回帰データを解析する方法である。実際に,多重共線性は,しばしばデータの間に存在している。通常の最小自乗法の原理に基づく線形回帰は,最小自乗推定の不偏性により大きな変動を持ち,それは真の値から遠い。本質的に,リッジ回帰アルゴリズムは,改良最小二乗推定法である。最小二乗法の不偏性を与えることによって,結果はより実用的であり,問題は誤差関数を最小にする最適パラメータ問題に間接的に変換される。機械学習の分野において,勾配法は,通常,問題を解決するために使用されるが,局所最小トラップに陥ることは容易である。本論文では,高次打切勾配降下法に基づくリッジ回帰を提案し,高次打切勾配降下法を用いて,勾配降下法を置き換えた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  傾斜法 ,  多重化 ,  最小二乗推定 ,  *最急降下法 ,  機械学習 ,  誤差関数
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  最適パラメータ ,  *リッジ回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 打切り ,  勾配降下法 ,  リッジ回帰