!!Research output per year
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フィンガープリント
Shota Katayamaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
- 1 類似のプロファイル
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Adaptively Robust and Sparse K-means Clustering
Li, H., Sugasawa, S. & Katayama, S., 2024, In: Transactions on Machine Learning Research. 2024研究成果: Article › 査読
1 リンクは新しいタブで開きます 被引用数 (Scopus) -
Positive-definite modification of a covariance matrix by minimizing the matrix ℓ∞ norm with applications to portfolio optimization
Cho, S., Katayama, S., Lim, J. & Choi, Y. G., 2021 12月, In: AStA Advances in Statistical Analysis. 105, 4, p. 601-627 27 p.研究成果: Article › 査読
3 リンクは新しいタブで開きます 被引用数 (Scopus) -
Computational and statistical analyses for robust non-convex sparse regularized regression problem
Katayama, S., 2019 7月, In: Journal of Statistical Planning and Inference. 201, p. 20-31 12 p.研究成果: Article › 査読
2 リンクは新しいタブで開きます 被引用数 (Scopus) -
Robust and sparse gaussian graphical modelling under cell-wise contamination
Katayama, S., Fujisawa, H. & Drton, M., 2018, In: Stat. 7, 1, e181.研究成果: Article › 査読
7 リンクは新しいタブで開きます 被引用数 (Scopus) -
Sparse and robust linear regression: An optimization algorithm and its statistical properties
Katayama, S. & Fujisawa, H., 2017 7月, In: Statistica Sinica. 27, 3, p. 1243-1264 22 p.研究成果: Article › 査読
6 リンクは新しいタブで開きます 被引用数 (Scopus)