Interpretable machine learning approaches to high-dimensional data and their applications to biomedical engineering problems / 高次元データへの解釈可能な機械学習アプローチとその医用工学問題への適用

Description

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第21215号 / 情博第668号 / 新制||情||115(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 / (主査)教授 石井 信, 教授 下平 英寿, 教授 加納 学, 銅谷 賢治 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

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1. http://hdl.handle.net/2433/232416
2. 14301甲第21215号
3. 10.14989/doctor.k21215
4. 14301

Tags

machine learning

high-dimensional data

biomedical engineering

depression

fMRI

kernel method

007

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/232416
Date	26 March 2018
Creators	Yoshida, Kosuke
Contributors	石井, 信, 下平, 英寿, 加納, 学, 銅谷, 賢治, 吉田, 光佑, ヨシダ, コウスケ
Publisher	Kyoto University, 京都大学
Source Sets	Kyoto University
Language	English
Detected Language	English
Type	doctoral thesis, Thesis or Dissertation
Format	application/pdf