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  1. 020 学位論文
  2. 複合科学研究科
  3. 15 統計科学専攻

Boosting method via the sparse learner approach for high-dimensional gene expression data

https://ir.soken.ac.jp/records/2169
https://ir.soken.ac.jp/records/2169
0b94b470-d057-4b81-9d50-47bd67a06fe2
名前 / ファイル ライセンス アクション
甲1383_要旨.pdf 要旨・審査要旨 (169.2 kB)
甲1383_本文.pdf 本文 (996.0 kB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2011-06-03
タイトル
タイトル Boosting method via the sparse learner approach for high-dimensional gene expression data
タイトル
タイトル Boosting method via the sparse learner approach for high-dimensional gene expression data
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
資源タイプ thesis
著者名 プリチャード, 真理

× プリチャード, 真理

プリチャード, 真理

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フリガナ プリチャード, マリ

× プリチャード, マリ

プリチャード, マリ

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著者 PRITCHARD, Mari

× PRITCHARD, Mari

en PRITCHARD, Mari

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学位授与機関
学位授与機関名 総合研究大学院大学
学位名
学位名 博士(統計科学)
学位記番号
内容記述タイプ Other
内容記述 総研大甲第1383号
研究科
値 複合科学研究科
専攻
値 15 統計科学専攻
学位授与年月日
学位授与年月日 2010-09-30
学位授与年度
値 2010
要旨
内容記述タイプ Other
内容記述 Gene expression analysis is commonly used to analyze millions of gene ex-
pression data points. Challenging in this process has been the development of
appropriate statistical methods for high-dimensional data. We propose Sparse
Learner Boosting for gene expression data analysis. Boosting is performed to
minimize the loss function, although this process can cause overfitting when
a large number of variables are present. Ordinary boosting utilizes all of the
potential weak learners in a given data set and constructs a decision rule. The
fundamental idea of Sparse Learner Boosting is to reduce the complexity of
the decision rule by using fewer weak learners than is usually required. This
reduction prevents overfitting and improves performance during classification.
Numerical studies support this modification for high-dimensional data, such
as that obtained from gene expression analysis. We show that the proposed
modification improves the performance of ordinary boosting methods. We
also review another problem in high-dimensional data. Sparser solutions are
desirable from the view point of simple classification modeling and ease of
interpretation however there is no unique sparse solution in any single classifi-
cation problem. The possible combination of gene sets out of millions of gene
expression data is huge. We show the existence of multiple optimum gene sets
and consider the possible solutions.
所蔵
値 有
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-20 15:55:02.904364
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