査読をしました。

自分のオープニング挨拶はダメダメでしたが、講演者の皆さんが大変分かりやすく話してくれて、活発な議論も出来たと思います。ありがとうございます。 今後このWSはますます応用指向になっていくでしょう。研究分野としてはそうあるべきと考えますが，自分の…

Dr.ズッキーの貢献をメモに加えました。 H+R のときの KMM はすこし工夫が必要のようです。そもそも H+R は RKHSでない気がする。

セッションのイントロためのスライドを準備しました。

関数解析を復習しました。 Dual space of L_1 is L_inf if domain is sigma-finite. Moreover, if the domain is locally compact, C_0 is dense in L_p (p1). l(f)=0 for any l in L^* implies f=0 due to the Hahn-Banach theorem. などを使うと、we can d…

線型代数演習：行列式

統計：不偏推定量

locally compact (sigma-finiteでもいいらしい) なら L_1 の dual space は L_∞ であることを使い、 KMMの制約がなくても最適解が所望のものになることを証明しました。関数解析について系統立って勉強をしていないので、標準的な証明法かどうか分かりません…

network simplex. 巡回を防ぐための規則をグラフとの対応で考える。

dual で考えて、dual representation を Gâteaux derivative にもつ functional は 一意 up to constant、であることを認識しつつあります。厳密な証明はすぐに出来そうです。

k-ルシフと k-mm では考え方が違い、推定量の構成法も異なるが、いろいろ計算していたら(正則化項を別にして)全く同じ式が出てきた。解釈が違うので結果の使い方が異なる。 これは、追求する意味が大いにありそうです。式が意味するところを理解して、両者の…

論文の校正をして共著者に送りました。新たに 2,3の補題や定理を加えました。 normalized-difference-measure の sigma に対する dependency を導出できたのは良かったです。kernel width が大きいときには、どのような推定をしても、どれも一様な推定結果を…

統計。大数の法則など、確率の復習をしました。

授業準備 委員会資料整理 Geer本 lemma 5.14 が当たり前に思えるような考え方を探る Lasso paper 読み cov-shift 論文構成。pathの図を校正。

cov-shift とも関連がないとは言えない lasso と model selection について： Zhao andd Yu, On model selection consistency of lasso, JMLR。解析手法は簡単。Sign consistency を定義したことで、見通しがよくなっています。Strong irrepresentable condi…

委員会関連：仕事の効率化を図る。

数理統計：易しい演習問題に変更しました。確率論に時間を掛けるので、統計はあまり進まない。線形回帰までは無理でしょう。

Kernel化。線形方程式について、解析的に分かる部分がかなりある。計算量を削減する上で重要な事実を認識しました。

Gauss kernel での収束性の証明を考えています。Geer 本を使って考えています。Nguyenらの論文だと I(w) が reg. term に対応していますが、この対応に必然性はないと思う。I(w) と reg.term がずれていても証明はできるはず。Order がそれに伴って変わるこ…

LPゼミ：network flow と pivot 操作の対応。 cycle があると linearly dep。 forest だと linearly indep.

準備：線型代数の演習。2x2行列の定義から始めます。

CSQSの構成。組み合わせ論的な話題はいままでほとんど勉強したことがないので、このゼミは勉強になります。

kernel 化について考え、consistency を証明するために少し計算をしました。RKHS_Gaussian kernel + R(適当な制約) という関数空間での covering number と uniform convergence について考えつつあります。 2sample test について、メモにあった typo を修…

査読を２本

A normalized difference measure is defined, and an upper bound is derived. The upper bound quatitatively explains the results of numerical simulations.