膨大な情報の組合せから楽々学習

複数の特徴量から目的値を予測する回帰問題を汎用的に、かつ高精度に解く研究です。提案法「Convex Factorization Machines（CFM）」は、データを表す特徴から予測に有用な組合せを見付けて高精度なモデルを作ります。提案法は、価格推定、推薦システム、遺伝子解析などの様々な応用例に適用できます。

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