社会統計 第 14 回 主成分分析 寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部

『わかりやすいパターン認 識』 第 5 章 特徴の評価とベイズ誤り確率 5.4 ベイズ誤り確率と最近傍決定則 発表日： 5 月 23 日（金） 発表者：時田 陽一.
０章　数学基礎.
主成分分析 主成分分析は 多くの変数の中を軸を取り直すことで より低い次元で表現できるようにする。 データがばらついている方向ほど
白井ゼミ 豊田秀樹(2008)『データマイニング入門』 (東京図書)。４章
データ解析
阪神・中日選手の 時系列傾向分析 　福元　祥二 　渡部　達朗.
多変量解析　－重回帰分析－ 発表者：時田　陽一 発表日：11月20日.
9. 主成分分析 Principal Component Analysis (PCA)
林俊克＆廣野元久「多変量データの活用術」：海文堂
生物統計学・第3回 全体を眺める（２） 主成分分析
回帰分析.
第3章 重回帰分析 ｰ 計量経済学 ｰ.
第3章 重回帰分析 ｰ 計量経済学 ｰ.
第12章　連続潜在変数 修士 1年 村下 昇平.
データ分析入門（13） 第13章　主成分分析 廣野元久.
主成分分析 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　結城　　隆　　　.
高校数学の知識から、 人工知能・機械学習・データ解析へ つなげる、 必要最低限の教科書
データの可視化 ～高次元データを見る～ 三枝 亮 (早稲田大学).
Generative Topographic Mapping (GTM) でデータの 可視化・回帰分析・モデルの 逆解析を一緒にやってみた
回帰モデル・クラス分類モデルを 評価・比較するための モデルの検証 Model validation
スペクトル・時系列データの前処理方法 ～平滑化 (スムージング) と微分～
ガウス過程による回帰 Gaussian Process Regression GPR
第6章　カーネル法 修士2年 藤井　敬士.
PCAからICAへ？ 狩野裕＋清水昌平 （大阪大学人間科学部） 日本行動計量学会：東京大学　平成12年10月.
独立成分分析 １．問題は何か：例：解法：全体の見通し 2007/10/１７ 名雪　勲.
モデルの適用範囲 モデルの適用領域 Applicability Domain (AD)
第9章　混合モデルとEM 修士２年 北川直樹.
混合ガウスモデルによる回帰分析および 逆解析 Gaussian Mixture Regression GMR
主成分分析 (Principle Component Analysis)
モデルの逆解析 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
T2統計量・Q統計量 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
第６章 特徴空間の変換 ６．１ 特徴選択と特徴空間の変換 ６．２ 特徴量の正規化 平成１５年５月２３日（金） 発表者 藤井 丈明
6. ラプラス変換.
独立成分分析 (ＩＣＡ：Independent Component Analysis )
プログラミング論 主成分分析
決定木 Decision Tree DT 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
多変量解析 ～主成分分析～ １．主成分解析とは ２．適用例と解析の目的 ３．解析の流れ ４．変数が２個の場合の主成分分析
変換されても変換されない頑固ベクトル どうしたら頑固になれるか 頑固なベクトルは何に使える？
パターン認識特論 担当：和田 俊和 部屋 A513 主成分分析
部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS
プロセスデータ解析学５ -主成分分析- 担当：長谷部伸治 　　　　金　尚弘.
Genetic Algorithm-based Partial Least Squares GAPLS Genetic Algorithm-based Support Vector Regression GASVR 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
データの型 量的データ 質的データ 数字で表現されるデータ 身長、年収、得点 カテゴリで表現されるデータ 性別、職種、学歴
線形判別分析 Linear Discriminant Analysis LDA
わかりやすいパターン認識 第７章：部分空間法 　7.1　部分空間法の基本 　7.2　ＣＬＡＦＩＣ法 　　　　　　　　　　　　　　　　　６月13日（金） 　　　　　　　　　　　　　　　　　大城　亜里沙.
第3章　線形回帰モデル 修士1年 山田　孝太郎.
ベイズ最適化 Bayesian Optimization BO
Stepwise (ステップワイズ) 法による 説明変数 (入力変数・記述子・ 特徴量) の選択
データ解析 静岡大学工学部 安藤和敏
サポートベクターマシン Support Vector Machine SVM
自己組織化マップ Self-Organizing Map SOM
最尤推定・最尤法 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
「ＩＣＡによる顔画像特徴量抽出とＳＶＭを用いた表情認識」
回帰分析（Regression Analysis)
最小二乗法による線形重回帰分析 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
リッジ回帰(Ridge Regression, RR) Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) Elastic Net (EN) 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
誤差逆伝播法による ニューラルネットワーク (BackPropagation Neural Network, BPNN)
実験計画法 Design of Experiments (DoE)
Locally-Weighted Partial Least Squares LWPLS 局所PLS
モデルの微分による非線形モデルの解釈 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
パターン認識特論 ｶｰﾈﾙ主成分分析 和田俊和.
わかりやすいパターン認識 第６章 特徴空間の変換 ６．５ KL展開の適用法 〔１〕 KL展開と線形判別法 〔２〕 KL展開と学習パターン数
rd-7. 主成分分析 （Rシステムでデータサイエンス演習）
ＡＡＭと回帰分析による視線、顔方向同時推定
生物統計学・第11回 全体を眺める（3） －主成分分析1：分析の基本－
高校数学の知識から、 人工知能・機械学習・データ解析へ つなげる、 必要最低限の教科書
転移学習 Transfer learning
混合ガウスモデル Gaussian Mixture Model GMM
外れ値検出 Outlier Detection 外れサンプル検出 Outlier Sample Detection