エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
行列推定の統計手法の数理
理化学研究所(理研)脳神経科学研究センター統計数理研究ユニットの松⽥孟留ユニットリーダーらの国際... 理化学研究所(理研)脳神経科学研究センター統計数理研究ユニットの松⽥孟留ユニットリーダーらの国際共同研究チームは、データをもとに未知の量を推定する統計学の問題において、ベクトル[1]の推定で知られている古典的な結果を行列[2]の推定に一般化しました。 本研究成果は、データの背後に潜む構造を捉えて解析する統計手法の開発に貢献すると期待できます。 データをもとに未知の量を推定することは統計学の基本的な問題であり、さまざまな推定方法が研究されています。ベクトルの推定において、標準的な推定方法である最尤(さいゆう)推定[3]よりも精度の良い「縮小推定[4]」という方法が知られています。一方で、複数の変数を同時に解析する状況では未知の量が行列の構造を持ちますが、行列の縮小推定についてはベクトルに比べて未解明な点が多く残されています。 今回、国際共同研究チームは「行列二乗損失[5]」と「行列優調和性[