syou6162
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機械学習
論理生命学
セミパラメトリック推定がメインの話。双対平坦な統計モデル 2種類の接続 e接続 m接続 最尤推定はm射影をやっている モデルがExponential Familyなら一意に決まる 高次推定理論 平坦でないモデルは曲率とかの高次の項を見ないといけない emアルゴリズムセミパラメトリック推定 xにもノイズが乗っている場合での線形関係の推定 そうすると一致性がなくなってしまう そっちも考慮した最小二乗のモデルを考える データと直線への正射影になっている 一致性を持つように設計 しかし、漸近最適(漸近不偏性とか)ではなくなってしまう
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2010-06-29 09:17:34
情報幾何学応用
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