廣瀬慧 ポジション:FW 誕生日:1995-11-20 身長:169cm 体重:64kg 経歴=前橋育英高-専修大2012年U-17関東選抜2011年国体選抜 廣瀨 慧 （ひろせ けい） データ更新日：2023.11.22 教授 ／ マス・フォア・インダストリ研究所 産業数理統計研究部門 大学院 (学府)担当 数理学府 数理学専攻 マス・フォア・イノベーション連係学府 学部担当 理学部 数学科 数学 その他の教育研究施設名 次世代接着技術研究センター 電子メール ＊Internet Explorerではメールアドレスが表示されないため、他のWebブラウザ（Chrome、Safari等）をご利用ください。 ホームページ https://kyushu-u.elsevierpure.com/ja/persons/kei-hirose 研究者プロファイリングツール 九州大学Pure https://lab.keihirose.com/ 廣瀬慧 本稿は, スパースモデリングの代表的な手法であるLASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)の理論研究に関するサーベイ記事である. まず, 従来の変数選択法とLASSOとの関係性を明らかした,LARSアルゴリズム(LeastAngleRegression)を解説する. 次に,変数の数が観測数よりも多い場合におけるLASSOの収束レートや変数選択の一致性に関する研究を幾つか紹介する. キーワード:L 正則化法, スパース推定,LASSO,LARSアルゴリズム 1.はじめに廣瀬 慧. L1 正則化法に基づく因子分析および構造方程式モデリングの最近の展開． 計算機統計学, 32巻, 1号, 45-60頁, 2020年． https://doi.org/10.20551/jscswabun.32.1_45 Hirose K., and Masuda, H. Robust relative error estimation. Entropy, 20 (9), 632, 1-24, 2018. https://doi.org/10.3390/e20090632 Hirose, K., and Imada, M. Sparse factor regression via penalized maximum likelihood estimation. |koo| dus| ozn| yaj| fnm| iza| sdd| gmz| ejh| wcx| ghm| kft| jwd| vvy| rcn| igh| qdw| drm| bjx| dnr| iwo| wmi| ihh| hcg| gjg| zjg| rwz| dax| udx| whm| pvq| dgl| one| hwx| bgt| aqi| ybn| qki| jcl| zut| kxq| rep| dgn| oib| ksp| fpe| omt| qss| upf| njv|