東京大学大学院総合文化研究科附属先進科学研究機構
2026 年 55 巻 2 号 p. 375-392
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近年，高次元設定での統計・機械学習モデルの理論・方法の研究が注目を集めている．特にスパース性を仮定しない高次元モデルにおいて，良性過適合や二重降下に代表される，従来理論では説明できない新しい統計現象が観察されている．本稿では，従属構造を伴う高次元離散時間確率過程における線形回帰問題と，過剰パラメータ設定において良性過適合が生じる状況について研究したNakakita and Imaizumi (2026)を紹介する．
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