|
ヤマモト エイコ
Eiko Yamamoto
山本 英子 所属 経済情報学部 職種 教授 |
|
| 言語種別 | 日本語 |
| 発行・発表の年月 | 2017/04 |
| 形態種別 | 研究論文（学術雑誌） |
| 査読 | 査読あり |
| 標題 | 条件付き確率の保守的な推定 |
| 執筆形態 | 共著 |
| 掲載誌名 | 電子情報通信学会論文誌 D |
| 掲載区分 | 国内 |
| 出版社・発行元 | 電子情報通信学会 |
| 巻・号・頁 | Vol. J100–D(No. 4),544-555頁 |
| 総ページ数 | 12 |
| 著者・共著者 | ◎菊地真人，山本英子，吉田光男，岡部正幸，梅村恭司 |
| 概要 | 本論文では，観測頻度から条件付き確率を推定するという問題に取り組む．条件付き確率の推定は，データマイニングや実際の応用における基本的な操作であり，その推定方法によって手法の正確さが左右されることがある．一般に，確率推定では最ゆう推定値が用いられるが，低頻度に弱いという問題がある．この問題に対処するため，ベイズの枠組みがよく用いられる．ベイズの枠組みでは，データについての事前分布を推定し，事後分布の期待値を用いるが，データをもとに事前分布を推定することは容易ではない．そこで，本論文では，事前分布として何らかの分布を仮定して事後分布の信頼区間を求め，その下限値を用いる手法を提案する． |