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研究テーマ 1. 情報論的学習理論(機械学習への情報理論・統計的アプローチ) 2. データマイニング基礎(異常検知、潜在ダイナミックス・マイニング) 3. データマイニング応用(セキュリティ、障害検知、マーケティング、Webマイニング) 主な論文・著書 K.Yamanishi: "A Learning Criterion for Stochastic Rules," Machine Learning, vol.9, pp.165-203, 1992. K.Yamanishi: "A Decision-theoretic Extension of Stochastic Complexity and Its Applications to Learning," IEEE Transactions on Information Theory, vol.44, 4, pp.1424-1439,
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