平成262014)年度 一般研究1実施報告書

 

課題番号

26−共研−1022

分野分類

統計数理研究所内分野分類

h

主要研究分野分類

3

研究課題名

機械学習による海洋多様性データ解析

フリガナ

代表者氏名

エグチ シントウ

江口 真透

ローマ字

Eguchi Shinto

所属機関

統計数理研究所

所属部局

数理・推論研究系

職  名

教授

 

 

研究目的と成果(経過)の概要

海洋生物の生物多様性について研究を行った.キーとなる問題はデータ不足の状況でも生態系の状態を評価することであった.そのため十分な情報がない中で安定した生態系モデル挙動を確保するためには,機械学習法を考察した.生態系の健全さを統計的に評価する方法を開発する.生態系が健全である海域の漁獲量のパターンと生態系が健全でない海域の漁獲量のパターンの違いを予測する頑健な統計方法を開発した.

 

当該研究に関する情報源(論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等)

[論文発表]
S. Kato and S. Eguchi. Robust estimation of location and concentration parameters for the von Mises-Fisher distribution. To appear in Statistical Papers, 2015. 審査有 DOI10.1007/s00362-014-0648-9
O. Komori, S. Eguchi and J. Copas. Generalized t-statistics for two-group classification. To appear in Biometrics, 2015. 審査有 DOI: 10.1111/biom.12265
Kanao K., Komori O., Nakashima J., Ohigashi T., Kikuchi E., Miyajima A., S. Eguchi, O. Komori and A. Ohara. Duality of maximum entropy and minimum divergence. Entropy 16, 7 (2014) 3552-3572. 審査有 doi:10.3390/e16073552
[学会発表]
江口 真透、小森 理. 生態学のための最大エントロピー法の拡張. 統計関連学会連合大会 東京大学 2014.9.16
江口 真透、小森 理. 2群判別のための多重マーカーの一般化 t-統計量について:セミパラメトリックスとラッソ 招待講演 バイオ統計学の挑戦と貢献 九州大学 2015.2.3
小森 理、江口 真透 非対称ロジスティック回帰モデルによる 水産資源評価 一般講演 日本統計学会 東京大学 2014.9.16
江口 真透 Generalized MaxEntについて 招待講演 "研究集会; データ不足下における海洋生態系の統計的評価手法 柏 大気・海洋研究所 2014.10.17
江口 真透 統計学から学んだ三つのレッスン 招待講演 統計関連学会連合大会 東京大学 2014.09.16 招待講演
Komori, O., Eguchi, S. Maximum power entropy method for ecological data analysis. 34th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. Amboise France. 2014.09.23
Omae, K., Komori, O., Eguchi, S. Robust ranking method via repeated random partition for gene expressions data. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting Taipei Taiwan 2014.06.28 2014
Eguchi S., Komori, O. Ohara, A. Duality in a maximum generalized entropy model. 34th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering Amboirs France 2014.09.25
Takenouchi T. Komori O, Eguchi S. A novel boosting algorithm for multi-task learning based on the Itakuda-Saito divergence. 34th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering Amboirs France 2014.09.23
Eguchi, S., Komori, O. Generalized entropy and divergence in statistical learning. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Area Pasific Rim Meeting Taipei Taiwan 2014.06.27 招待講演
Eguchi, S. Path connectivity on a space of probability density function space. 招待講演 Information geometry for machine learning 和光 日本 2015.12.3.
Komori, O, Eguchi, S. Assessment of fishery status based on mis-label model The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting Taipei, Taiwan 2014.06.30
[図書]
O Komori, S Eguchi. Maximum power entropy method for ecological data analysis. In Bayesian Inference and Mximum Eentropy Mmethods in Science and Engineering (MAXENT 2014) (Vol. 1641, pp. 337-344). AIP Publishing. http://dx.doi.org/10.1063/1.4905996 審査有
T Takenouchi, O Komori, S Eguchi. A novel boosting algorithm for multi-task learning based on the Itakuda-Saito divergence. In Bayesian Inference and Mximum Eentropy Mmethods in Science and Engineering (MAXENT 2014) (Vol. 1641, pp. 230-237). AIP Publishing. http://dx.doi.org/10.1063/1.4905983 審査有
S Eguchi, O Komori, A Ohara. Duality in a maximum generalized entropy model. In In Bayesian Inference and Mximum Eentropy Mmethods in Science and Engineering (MAXENT 2014) (Vol. 1641, pp. 297-304). AIP Publishing. http://dx.doi.org/10.1063/1.4905991 審査有

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研究会は開催しませんでした.

 

研究参加者一覧

氏名

所属機関

池田 思朗

統計数理研究所

市野川 桃子

水産総合研究センター

岡村 寛

独立行政法人 水産総合研究センター 中央水産研究所

小森 理

統計数理研究所