大学院理学研究院
研究者氏名 内藤 貫太
ナイトウ カンタ URL 所属 千葉大学 部署 大学院理学研究院数学・情報数理学研究部門確率・統計講座 職名 教授 学位 博士(理学)(広島大学) J-Global ID 200901055695197036
研究キーワード
関数推定
,ノンパラメトリック平滑化
,セミパラメトリック平滑化
,多変量解析
研究分野
自然科学一般 / 応用数学、統計数学 /
情報通信 / 統計科学 /
経歴
2018年9月
千葉大学理学部数学・情報数理学科 教授
2012年4月
島根大学総合理工学部数理・情報システム学科 教授
2004年1月
島根大学総合理工学部数理・情報システム学科 准教授
1998年2月
島根大学 総合理工学部 数理・情報システム学科 講師
論文
Takumi Uemoto Kanta Naito
Computational Statistics and Data Analysis 174 107522-107522 2022年10月 [査読有り]
Inge Koch Lyron Winderbaum Kanta Naito
American Journal of Theoretical and Applied Statistics 11(4) 122-139 2022年7月 [査読有り]
Yuki Matsushima Kanta Naito
Journal of Nonparametric Statistics 1-23 2022年6月 [査読有り]
Kanta Naito Spiridon Penev
Electronic Journal of Statistics 15(2) 6544-6585 2021年12月 [査読有り]
Natsumi Makigusa Kanta Naito
Journal of Multivariate Analysis 180 Article104665 2020年11月 [査読有り]
MISC
小森 理 内藤 貫太 江口 真透
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 110(265) 73-82 2010年10月
本論文ではブースティングによる密度推定のための方法のクラスを提案する.単調増加で凸な実数値関数Uから導かれるUロス関数の逐次最小化に基づき,ブースティングの教師なし学習のアルゴリズムを考察する.学習アルゴリズムは,予め用意された弱学習機(密度関数)の集合の中から逐次的に,最適な弱学習機を前ステップの密度推定量と凸結合させることで構成される.このクラスの中で適切な密度推定を導く生成関数Uを選択したい.特に, Uとしてβのべき指数関数を考えると,β=1のときUロス関数の最小化はL_2ロスの最小...
奥村 英則 内藤 貫太
日本統計学会講演報告集 71 129-130 2003年9月
内藤貫太
統計数理研究所共同研究リポート 155 115-128 2002年
書籍等出版物
Lovric, Miodrag, 日本統計学会(担当:共訳, 範囲:Approximations to Distiributions; Nonparametric Density Estimation; Nonparametric Regression Using Kernel and Spline Methods)
丸善出版 2018年12月 （ISBN:9784621303108）
丹後俊郎, 松井茂之(担当:分担執筆, 範囲:ノンパラメトリック平滑化)
朝倉書店 2018年7月 （ISBN:9784254122299）
中田寿夫, 内藤貫太(担当:共著)
学術図書出版社 2017年10月 （ISBN:9784780605969）
丹後俊郎, 小西貞則(編集)(担当:分担執筆, 範囲:ノンパラメトリック回帰モデル総説：kernel smoother：loess)
朝倉書店 2010年6月 （ISBN:9784254121766）
共同研究・競争的資金等の研究課題
器官・組織形成期の発生異常に基づく上皮管腔組織形成障害 日本学術振興会: 科学研究費助成事業 新学術領域研究(研究領域提案型)大谷 浩 八田 稔久 宇田川 潤 橋本 龍樹 内藤 貫太 松本 暁洋 古屋 智英 小川 典子 井上 隆之 元矢 知志 新田 哲哉 倉本 純子 平野 了 兼田 稜 佐伯 祐子 武田 裕美子
研究期間: 2011年4月 - 2016年3月
大学院国際学術研究院