研究概要
私達は，機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発， 及び，機械学習技術の実問題への応用研究を行っています． 学習の種類 教師付き学習 教師なし学習 半教師付き学習 強化学習 機械学習の理論とアルゴリズム モデル選択 不偏モデル選択規準 正則化モデル選択規準 能動学習 単一のモデルに対する能動学習 複数のモデルに対する能動学習 追加学習 次元削減 教師付き次元削減 半教師付き次元削減 教師無し次元削減 類似度データからの学習 類似度行列の設計 複数の類似度行列からの学習 非半正定値類似度行列からの学習 異なる分布下での学習 共変量シフト適応 ドメイン適応 マルチタスク学習 はずれ値検出 重要度推定 機械学習の応用 降水量予測 画像復元 ブレインコンピュータインターフェース 微細表面形状測定 ロボット制御 学習の種類 教師付き学習 教師付き学習は，入力（質問）と出力（答え）の組から
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Noncentral Chi-Squared Distribution - 1.81.0