k-meansの使いこなしの為のクラスタリングの評価について
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるk-meansを中心としたクラスタリングの評価について(次元の呪い、マハラノビス距離、Davies-Bouldin指標、Dunn指標、二乗誤差、RSME、クラスタ数推定、クラスタ間密度、クラスタ内密度)
評価
保護中: オンライン学習の性能の評価(パーセプトロン、リグレット解析、FTL、RFTL)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるオンライン学習を評価するためのパーセプトロンとリグレット解析(FTL,RFTL)
保護中: インスタンス認織と検索(2)一般的な画像検索
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される木構造、ハッシング、逐次量子化、スペクトラルハッシング、k-meansハッシング等を用いた検索最適化とmAPやrecall@Rによる評価
保護中: 分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能タスクのためのデータ分類のための集団学習のアルゴリズムと分類結果の評価(アンサンブル学習、バギング、ブースティング、ランダムフォレスト、交差検証)