Synthesis of boosting methods and kernel machines and its application to genomic data analysis

boosting方法和核机的综合及其在基因组数据分析中的应用

• 批准号: 18709006
• 负责人: KAWAKITA Masanori
• 金额: $ 1.5万
• 依托单位: Kyushu University (2007-2008)The Institute of Statistical Mathematics (2006)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18709006/
• 关键词: ブースティング法; カーネル法; 遺伝子発現データ; ブースティング; カーネルマシン; マイクロアレイ; 情報幾何; 機械学習; カーネル関数; 正則化

ブースティング法とカーネルマシンを統合して両法の特徴を持つ方法の開発と遺伝子データへの応用を行った。最初にブースティング法とカーネルマシンを弱学習機カーネルという概念を通じて統一的に解釈した。また両者を組み合わせた判別法をいくつか開発した。それらの理論的な性能評価と実データの上での性能評価を行った。また情報幾何による解析でブースティングによる改悪について調べた。また上で開発した判別法により癌研究会より提供された遺伝子発現データの解析を行った。

集成了增强方法和内核机，以开发具有两种方法特征的方法，并将其应用于遗传数据。首先，我们通过弱学习机内核的概念统一了对增强方法和内核机器的解释。我们还开发了几种结合两者的判别方法。根据实际数据对这些和绩效评估进行了理论性能评估。我们还研究了使用信息几何形状通过分析来提高而导致的恶化。此外，使用上面开发的判别方法分析了癌症研究协会提供的基因表达数据。

项目成果

カーネルマシンとしてのブースティング

作为内核机器进行Boosting

• 发表时间: 2006
• 作者: Kawakita;M.;Eguchi;S;江口真透,川喜田雅則;川喜田雅則
• 通讯作者: 川喜田雅則

カーネルマシンとしてのブースティング法

作为内核机器的Boosting方法

• 发表时间: 2006
• 作者: Kawakita;M.;Eguchi;S;江口真透,川喜田雅則;川喜田雅則;川喜田雅則
• 通讯作者: 川喜田雅則

Boosting method for local learning in statistical pattern recognition

统计模式识别中局部学习的Boosting方法

• 发表时间: 2008
• 期刊: Neural Computation
• 影响因子: 2.9
• 作者: M. Kawakita;S. Eguchi
• 通讯作者: S. Eguchi

予測分布の観点からのブースティングの性能解析

从预测分布的角度促进性能分析

• 发表时间: 2008
• 作者: Kawakita;M. and Eguchi;S;川喜田雅則,竹内純一
• 通讯作者: 川喜田雅則,竹内純一

ブースティングによる改悪について

关于因升压而导致的恶化

• 发表时间: 2008
• 作者: Kawakita;M. and Eguchi;S;川喜田雅則,竹内純一;川喜田雅則,竹内純一
• 通讯作者: 川喜田雅則,竹内純一