第6回 統計・機械学習若手シンポジウム
2022年2月9日（水）- 11日（金）
オンライン開催
https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/
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2/9（水）Session 1-1（13:10 - 14:30）座長：TBA

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橋本悠香（NTTネットワークサービスシステム研究所）
講演タイトル：時系列データの作用素論的解析
アブストラクト：
作用素論的データ解析では，時系列データを生成する力学系を，Hilbert空間上の線形作用素を用いて表現することで，作用素論を用いて時系列データ解析を行う．これまでに，線形作用素のスペクトルの情報を用いたモード分解や，力学系間の距離の計算などに応用されてきた．本発表では，作用素論的データ解析の概要を述べた上で，発表者の最近の結果であるノイズ付きの力学系に関する研究などを紹介する．

江村剛志（久留米大学バイオ統計センター）
講演タイトル：安定化スコア検定を用いた生存データに基づく決定木の構築
アブストラクト：
決定木は, 標本の分割を繰り返しながら葉と枝を構成していく統計的学習法である.  既存のログランク検定に基づく決定木の構成法は, 小標本下での検定結果が安定せず, 葉の最低標本数を設けるなどのチューニングが必要である. 本講演では, この問題を解決した「安定化スコア検定」に基づく生存木を構築する手法を紹介する. 提案手法は, 既存法に比べて検定結果が安定し, より意味のある生存木を単純なチューニングで構成できる.
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