データから低次元構造を発見する

海外論文サーベイ(経済セミナー)| 2018.12.07
 雑誌『経済セミナー』の "海外論文Survey" からの転載です.

(奇数月下旬更新予定)

Aamari, E. and C. Levrard (2018) “Non-Asymptotic Rates for Manifold, Tangent Space, and Curvature Estimation,” Annals of Statistics, to appear.

今泉允聡

$\def\im{\mathop{\text{im}}\limits}\def\varII{I\kern-.2emI}\def\dfrac#1#2{\displaystyle\frac{#1}{#2}}$

本稿では、「多様体・接空間・曲率推定の非漸近レート」(Aamari and Levrard 2018)を紹介する。統計解析において、観測されたデータが見かけよりも低次元な集合(多様体)上に集中していることは数多く観測される。Aamari and Levrard(2018)はそのような設定のもとで、その低次元集合(多様体)を推定する問題を分析した。

このコンテンツを閲覧するにはログインが必要です。→ . 会員登録はお済みですか? 会員について