学会・発表一覧

国内発表

2021年

中山優吾,高次元小標本における平均ベクトルのスパース推定,応用統計学会2021年度年会,2021年5月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元におけるカーネル主成分分析の漸近的性質と異常値の検出への応用.日本数学会2021年度年会,2021年3月.

2020年

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元データにおける異常値の検出について.科研費シンポジウム「機械学習・統計学・最適化の数理とAI技術への展開 」,2020年12月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元カーネル主成分分析に基づく異常値の検出.科研費シンポジウム「大規模複雑データの理論と方法論:最前線の動向と新たな展開」,2020年12月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,Clustering by kernel principal component analysis for high-dimensional data,日本数学会 2020年度秋季総合分科会,2020年9月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元小標本における異常値の検出 ,2020年度統計関連学会連合大会,2020年9月.

2019年

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,Asymptotic properties of kernel PCA with Gaussian kernel for high-dimensional data,科研費「統計学と機械学習の数理と展開」 2019年9月.

中山優吾,Support vector machine and optimal choice of parameters for high-dimensional imbalanced data,科研費シンポジウム「多様な分野における統計科学に関する諸問題」 2019年9月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,カーネル主成分分析に基づく高次元データのクラスタリングとチューニング ,2019年度統計関連学会連合大会 2019年9月.

中山優吾,Robust support vector machine in the HDLSS context,応用統計学会2019年度年会,2019年5月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,カーネル主成分分析に基づく高次元データのクラスタリングについて,最尤法とベイズ法,2019年3月.

2018年

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,カーネル主成分分析に基づく高次元データのクラスタリング,科研費シンポジウム「予測モデリングとその周辺 -機械学習・統計科学・情報理論からのアプローチ」,2018年11月.

中山優吾,高次元データにおける固有射影とk近傍法,日本数学会 異分野・異業種研究交流会2018,2018年11月.

中山優吾,高次元におけるk近傍法の漸近的性質とバイアス補正,第35回情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会,2018年11月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,主成分スコアに基づく高次元データのクラスタリング について,2018年度統計関連学会連合大会,2018年9月.

中山優吾,Robust support vector machines for high-dimensional data,日本数学会 2018年度秋季総合分科会,2018年3月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元データにおける非線形SVMについて,Statistical Inference and Modelling,2018年3月.

中山優吾,SVM with Gaussian kernel: Bias correction and tuning parameter for high-dimensional data,第12回日本統計学会春季集会,2018年3月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,Asymptotic properties of SVM with Gaussian kernel for high-dimensional data,科研費シンポジウム「生命・自然科学における複雑現象解明のための統計的アプローチ」,2018年2月.

2017年

中山優吾,高次元データにおけるサポートベクターマシンとバイアス補正について,日本数学会 異分野・異業種研究交流会2017,2017年11月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,Asymptotic properties of support vector machines in high-dimension, low-sample-size settings,日本数学会2017年度秋季総合分科会,2017年9月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元データにおけるバイアス補正非線形SVMについて,2017年度統計関連学会連合大会,2017年9月.

中山優吾,矢田和善,青嶋誠,高次元小標本におけるSVMについて,Bayes Inference and Its Related Topics,2017年3月.

国際学会

Nakayama, Y., Yata, K. and Aoshima, M.
Bias corrected SVM with the Gaussian kernel in the HDLSS context
The 3rd International Conference on Econometrics and Statistics, June, 2019.

Nakayama, Y., Yata, K. and Aoshima, M.
Bias correction of support vector machine for high-dimensional data
The 5th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting, June, 2018.

受賞歴

Makoto Aoshima, Kazuyoshi Yata, Yugo Nakayama, ABRAHAM WALD PRIZE IN SEQUENTIAL ANALYSIS 2019, June 19, 2019

2020 DEAN AWARD, GRADUATE SCHOOL OF PURE AND APPLIED SCIENCES: UNIVERSITY OF TSUKUBA, March 25, 2020

THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY SPRING MEETING, OUTSTANDING POSTER PRESENTATION AWARD, March 10, 2019

TSUKUBA GLOBAL SCIENCE WEEK 2018, INTERDISCIPLINARY WORKSHOP ON SCIENCE AND PATENTS, IWP MEMORIAL AWARD, September 21, 2018

THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY SPRING MEETING OUTSTANDING POSTER PRESENTATION AWARD, March 4, 2018

2016 MEIKEI AWARD: UNIVERSITY OF TSUKUBA, March 24, 2017

2016 DEAN AWARD, GRADUATE SCHOOL OF PURE AND APPLIED SCIENCES: UNIVERSITY OF TSUKUBA, March 24, 2017

THE 15TH JAPANESE JOINT STATISTICAL MEETING OUTSTANDING PRESENTATION AWARD, September 6, 2016