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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 전명식 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-05 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201700014890 |
과제고유번호 | 1345233300 |
사업명 | 이공학개인기초연구지원 |
DB 구축일자 | 2017-11-18 |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700014890 |
본 연구에서는 통계적 자료분석에 널리 쓰이는 분위수 회귀와 서포트 벡터 머신(SVM)에 과대적합 및 변수선택을 고려하는 벌점화를 동시에 적용하는 방법을 제안하고, 그 방법의 이론적 성질규명과 더불어 응용가능성을 입증하였다. 특히, 설명변수들이 그룹화 되어있는 경우 계층적 축소화를 통한 벌점화 방법을 사용한 변수선택의 최적성을 보였으며 각각의 축소 추정법 구현에 필요한 효율적인 알고리즘을 개발하였다.
1차년도에는 일변량 및 다변량 분위수 회귀모형 구축과정에서 회귀계수의 그룹별 그리고 그룹내에서의 설명변수 선택이 동시에 가능한 계
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