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劣モジュラ性を用いた データ生成過程の学習 大阪大学 産業科学研究所 / 日本科学技術機構(さきがけ) Email: kawahara@ar.sanken.osaka-u.ac.jp web: http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~kawahara/ 河原 吉伸 発表の概要 機械学習における組合せ的計算によるアプローチの 重要性と難しい点，劣モジュラ性利用の動機 劣モジュラ性の導入的説明と特徴選択への利用 劣モジュラカット法を中心として，劣モジュラ性を用いた 大域的解法の紹介 2 特徴選択（1） 例） 治療日数を決定する親変数の中から， 1. 治療日数を予測するのに有用な変数を選ぶ 2. 治療日数の要因を特定する 3 治療日数 重症度 投薬 年齢 治療日数= 𝑏11 ×投薬+𝑏12 ×重症度+𝑏13 ×年齢+ ⋯ + 𝑒1 𝑒1 …
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