In this research, we study a privacy-preserving linear regression analysis. We consider the situation that a number of users have different data. They don’t want to show their data each other, but they want to calculate a certain estimator using all users data. Although some protocols conventionally proposed, we proposed some kind of protocols of distributed calculation method for practical use. we became privacy-preserving linear regression analysis available, if there is multicollinearity ,or sparse data

We proposed the accumulation method, which is a language-independent text classification method that is based on the character N-gram. The accumulation method does not depend on the language structure, because this method uses the character N-gram to form index terms. If text documents are expressed in Unicode, then the accumulation method can classify documents using the same algorithm. Therefore, we classified English, Japanese, Korean, and Chinese text documents. As a result, the highest macro-averaged F-measures of the proposed method were 94.5% for the English Reuters-21578, 88.5% for the Japanese CD-Mainichi 2002 data set, 90.2% for the Korean Hankyoreh 2008 data set, and 92.6% for the People's Daily 2009-2010 data set. Thus, we obtained good results for these languages. Moreover, we were able to construct a mathematical model of the accumulation method and were able to clarify the mathematical meaning.

中国語と日本語は同じ漢字を使用する言語であるため同形語が多数存在する．その中には，同じ意味を表している同形同義語もあるが，意味の異なる同形異義語も多数存在する．そのため，中国人日本語学習者が日本語文章を作成する際，同形異義語を中国語の意味を用いて誤用しやすい傾向がある．このような文章は日本人が読むと違和感を感じるが，文法上の誤りがない場合一見して誤っていることが分かりにくい．そこで本研究では，中国人日本語学習者の学習支援を目的とした，日中同形異義語誤りの自動検出方法を検討する．事前学習済みのBERTと日中同形異義語の辞書を用いた，誤り検出アルゴリズムを提案し，評価実験により有効性を検証する．

The Center for Data Science at Waseda University offers many full-on-demand courses related to data science, including statistics and machine learning. Since more than 10,000 students take these courses throughout the year, several faculty members work together to create the course content for a long time. The created contents are used in classes and in various ways, such as for students' self-study. This presentation will introduce the content creation method and its usage.

Waseda University has established Waseda Data Science Consortium, and has been engaged in various initiatives in collaboration with companies. In this presentation, we will introduce some examples of these activities. Then, the future collaboration between universities and companies in the field of data science will be discussed.

現在,文書作成ソフトには校正機能が備わっている.しかし,一般的な校正機能では,助詞,助動詞等の文法誤りの検出や,存在する単語であるかの検査は行うが,名詞や動詞,形容詞などにおける同音異義語の変換誤りは検出できない場合が多い.文章作成ソフトで作成された日本語文章において同音異義語の変換誤りは多く,これらを検出する機能は非常に重要な機能であると言える.本研究では,Word2vecを用いることで,文書中に出現した単語と周辺の単語との距離を算出し,同音異義語の変換誤りが無いか検出する方法を提案する.実際の新聞記事データに対し評価実験を行い,提案手法の有効性を検証する.

アンケート調査は無作為抽出を前提としている。しかし実際に無作為抽出を行うことは難しく、選択バイアスによって集計結果の信頼性が低下することが多々ある。選択バイアスに対する補正手法は従来よりいくつか提案されているが、どのような調査データにも対応できる万能な手法はなく、対象となるデータによって有効な補正手法が異なることが知られている。そこで本研究では、ある調査データに対してどの補正手法を用いるのが最適かを選択する手法について検討する。

近年、インターネット利用者の拡大を背景に、Webを利用したアンケート調査が広く行われている。webアンケートは「安く」、「早く」アンケート調査が実施できるという利点がある反面、回答者が正しく設問に回答しない、いわゆる「不良回答」が混入しやすいという問題がある。不良回答については回答時間をもとに識別を行う手法やアンケートの設問を工夫することで不良回答を検出する手法といった不良回答の除去方法について提案が行われてきた。本研究では不良回答のパターンを確率的にモデル化することで、アンケートに及ぼす不良回答の影響度合いを考察する。

珠算競技は，解答時間の早さと正答率の高さを競う競技である．しかし効率的な練習方法は確立しておらず，一般的には単調な反復練習のみが行われている．従来，わり算種目に対して機械学習を利用した効率的な練習問題の自動作成法が提案されているが，珠算には多くの種目が存在し，他種目にわり算の自動生成手法をそのまま活用することはできない． そこで本研究では，新たにかけ算種目に対して機械学習を用いた苦手問題の自動作成法を開発する．また，従来研究では被験者1名で実験していたのに対し，本研究では被験者を5名に増やすことで競技者間での特性の違いについての検証も行う．

近年,様々な場面でWebを利用したアンケート収集が行われている.Webアンケートは手ごろに行えるという利点がある反面,回答者が正しく設問に回答しない,いわゆる不良回答が混入しやすいという問題がある.通常,不良回答はルールベースで除去されるのが一般的である.また,アンケートの設問を工夫することで不良回答を検出しやすくする手法が提案されている.本研究では不良回答のパターンを確率的にモデル化することで,不良回答が含まれたアンケートデータに対し,集計値の信頼性が向上する手法を提案する.また,実際の大規模アンケートデータを用いた提案手法の有効性の検証を行う.

アンケート調査において，完全な無作為抽出を行う事は難しく，選択バイアスによって集計結果の信頼性が低くなることが多々ある．従来，選択バイアスが含まれるデータに対する分析手法として，傾向スコア法や回帰モデルを利用した方法などが提案されている．しかし各々の手法がどのような状況において上手く補正できるかについて充分明らかにされていない．そこで本研究では，実際のアンケートデータを用いた実験を行うことで，各手法の性質を明らかにする事を目的とする．実際に集められた大規模なアンケートデータを利用し，疑似的に選択バイアスを発生させることで，各手法の性質を明らかにする．

珠算競技は解答時間の早さ、並びに正答率の高さを競う競技である。しかし確立された練習方法は存在しない。そのため、従来までの練習は単調なものであり、効果の善し悪しを理解しないまま継続されてきた。そこで本研究では効率の良い練習方法の確立を目的とする。まずはランダムに生成した練習問題の中から間違えた問題や、数字の並び・計算過程において苦手であると感じた問題のデータ化を行った。その元で機械学習法を用いた苦手問題の自動生成法を提案した。提案手法により生成される苦手問題を用いて練習を行い、その効果を検証した。

近年、様々な場面でWebを利用したアンケート収集が行われている。Webアンケートは収集コストが低く抑えられる反面、対象とする母集団からのランダムサンプリングとみなせない事が多く、集計結果の信頼性が著しく低い事が多々ある。通常、リサンプリングによりデータの補正を行うが、属性ごとのサンプルサイズが小さくなってしまい、十分な精度の集計結果が得られない場合がある。そこで、本研究では母集団における属性比率と、取得データの属性比率の偏りを補正することで、アンケートデータの信頼性を効率よく向上させる手法を提案する。また、実際のECサイトの購買データとアンケートデータを利用し、提案手法の有効性の検証を行う.

近年,統計学,機械学習の分野でスパース推定に関する研究が数多く行われている.その中で,従来多項式回帰モデルに対してスパース推定を行う研究が行われている.しかし,いずれの研究も最大次数を固定した場合しか扱っていない.そこで本研究では最大次数が未知の多項式回帰モデルに対してスパース推定を行うアルゴリズムを提案する.提案手法は従来のモデルを含むより広いクラスのモデルに対して用いることが可能である.また,提案手法を用いて人工データと実データに対して有効性の検証を行う.

This paper considers multi-label classification on statistical decision theory. In Label Power Set format, multi-label classification is equivalent to multi-class classification. However, the number of classes increases exponentially as elements in label set grow in number. Hence in case of many labels, a prohibitive computational cost problem occurs. To avoid this problem, some studies have been done and one of them used hierarchical structure. On the other hand, optimal classification method based on bayes rule has been attracted much attention recently. We apply this optimal classification method based on bayes rule to multi-label classification problem. Moreover, assuming hierarchical structure on labels, we propose efficient classification algorithms which reduce computational cost to linear order on the number of elements in label set. Since optimal classification based on bayes rule differs calculation formula depending loss function, we present algorithms in case of O-1 loss and hamming loss, respectively.

Outliers are often included in statistical data. The statistics analysis result is influenced from outliers. Therefore, there are many researches for handling of outliers. Box modeled outliers using mixture distribution. There are many researches that aim parameter estimation or outlier detection about this model. In this paper, we treat prediction problem about this model. First, we present an optimal prediction method with reference to the Bayes criterion in this model. The computational complexity of this method grows exponentially. Next, we propose an approximation algorithm reducing the computational complexity using EM algorithm, and evaluate this algorithm through some simulations.

In this paper we treat universal source coding when the parameters of the probabilistic model of source are known. Bayes code is one of the wellknowm universal codes. Bayes code has Bayes optimality in point of minimization of redundancy. Recently, many researches of Bayes code for nohstationary sources are done. Researches for sources with piecewise constant parameters are one of them. Each sections are visible to stationary sources. But these sources have abruptly changing parameters. And they are treated as nonstationary sources. But the Asymptotic character of mean redundancy for this source is not known. In this paper, we evaluate asymptotic mean redundancy of this source with the conditions of change number is not kown. And we show that Bayes code has universality with some condtions.

Gaussian and Liner state space model is one of time series analyses. Kalman Filtering is the method to obtain the Bayes Inference on valiances known Gaussian and Liner state space model. Monte Carlo Filtering is the method to calculate the estimated value on general state space model. When we execute such analysis, there sometimes exist plural time series at the same time. In such case, we should calculate the estimated value from these correlated series. In this paper, we propose the expanded state space model, which includes these time series. Next, we propose how to calculate the estimated value by using information of all time series. Morever, to make sure that our proposition is effective; we prove that the expectation of our predicted risk is smaller than that of single time series. We also show some experimental results by simulation.

情報ネットワーク社会において，情報の圧縮技術は欠くことのできない基盤技術である．現在、主に使われている圧縮技術は80年代にZivらによって提案されたLempel-Ziv法(LZ法)を基礎においている．具体的には，gzipなどの圧縮ツールのアルゴリズムで使われている．LZ法が提案されて以来，LZ法をベースにした改良法の研究が数多くされてきた．90年代後半になると，一定の成果を得たことで，大きな進展はなくなり，また情報ネットワークの高速化に伴い，多少の改善によるメリットが薄れてきたため，圧縮技術に関する研究は，一度は収束を迎えたかのように見えた．しかし近年，情報ネットワークの高速化が頭打ちになりつつある中，情報コンテンツの大容量化の速度は依然衰えず，圧縮技術の重要性が増しつつある．そのため，圧縮技術の基礎理論のさらなる発展は今後のネットワーク社会における重要な課題のひとつである．90年代に研究されていたベイズ符号という符号化法がある．この符号は，理論限界を達成することが示されており，他の符号よりも高い圧縮率で圧縮することが可能であることが知られている．従来，ベイズ符号やその他の符号に関する研究では定常な情報源に対しての研究がほとんどであり，より一般的な情報源である非定常情報源に対する研究は少ない．実際に圧縮するデータが非定常性を有することは充分に考えられ，実用化に際しては非定常な情報源に対しても性能が保証される符号の構成が必要となってくる．そこで本研究ではある非定常な情報源のクラスに対し，効率的なベイズ符号の構成法を提案し，それに対する漸近的な性能評価を行った．