Variable Selection for Small Sample and High Dimension Case by Semi-supervised Learning and Its Application to Super-Resolution
小样本高维情况半监督学习的变量选择及其在超分辨率中的应用
基本信息
- 批准号：25870503
- 负责人：
- 金额：$ 2.75万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- 财政年份：2013
- 资助国家：日本
- 起止时间：2013-04-01 至 2017-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
MDL理論によるlassoのリスク上界
基于MDL理论的Lasso风险上限
- DOI：
- 发表时间：2015
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：竹内純一;川喜田雅則;川喜田雅則，豊暉原侑心，竹内純一
- 通讯作者：川喜田雅則，豊暉原侑心，竹内純一
Barron and Cover 理論によるlasso のリスクの上界評価
使用 Barron 和 Cover 理论评估套索风险的上限
- DOI：
- 发表时间：2016
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Kawakita;M. and Takeuchi;J.;川喜田雅則;M. Kawakita and J. Takeuchi;Masanori Kawakita and Jun'ichi Takeuchi;川喜田 雅則
- 通讯作者：川喜田 雅則
L1罰則付き線形回帰のMDLによる推定誤差上界について
关于 L1 惩罚线性回归的 MDL 估计误差上限
- DOI：
- 发表时间：2015
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：竹内純一;川喜田雅則;川喜田雅則，豊暉原侑心，竹内純一;豊暉原侑心，川喜田雅則，竹内純一
- 通讯作者：豊暉原侑心，川喜田雅則，竹内純一
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Kawakita Masanori其他文献
Minimum Description Length Principle in Supervised Learning With Application to Lasso
监督学习中的最小描述长度原则及其在 Lasso 中的应用
- DOI：
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2020 - 期刊：
- 影响因子：2.5
- 作者：
Kawakita Masanori;Takeuchi Jun'ichi - 通讯作者：
Takeuchi Jun'ichi
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- 批准号：
17K00308 - 财政年份：2017
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- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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- 批准号：
24500018 - 财政年份：2012
- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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存在离散和连续变量时的贝叶斯网络结构学习。
- 批准号：
24500172 - 财政年份：2012
- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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- 批准号：
10143212 - 财政年份：1998
- 资助金额：
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Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)