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重み付きLassoパス追跡とグラフィカルモデルへの応用
○新村祐紀，竹内一郎，本谷秀堅，澤田好秀（名工大）
グラフィカルモデルの構造推定は確率変数間の相関関係を発見する上でとても重要である. 代表的なグラフィカルモデルであるグラフィカルガウシアンモデル(GGM)の構造推定の手法の1つとして, Lasso回帰を用いた手法がある. 本稿ではこの手法にパス追跡法を導入し, 疎度を変化させた時のGGMの変化の追跡を考える. 疎度はLasso回帰の正則化パラメータによって決定されるが, 従来の方法では異なる疎度のGGMを推定する際, 各正則化パラメータの値ごとの断片的な変化しか求めることができない. しかし, パス追跡法を用いることにより連続的に変化を追跡することが可能とある. また本稿では, 計算機実験により, 提案法の有用性を確認する.