保護中: スパースモデリングと多変量解析(5)グラフィカルlassoとその活用(異常検知等)

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コメント

  1. […] スパース性に基づく機械学習(5) ノイズありL1ノルム最小化問題(lasso) […]

  2. […] 以上、今回は関係性にスパース性を入れるための基本的な概念について述べた。次回はそれらを具体的に求める手段について述べる。 […]

  3. […] 岩波データサイエンスシリーズ「スパースモデリングと多変量データ解析」より。前回はグラフィカルlassoとその活用(異常検知等)について述べたい。今回は画像処理とスパースについて述べたいと思う。 […]

  4. […] IOTのアプローチとしては、特定の測定対象に対して個別にセンサーを設定し、その測定対象の特性を詳細に解析するタイプののものと、「異常検知へのスパースモデルの適用」にも述べられているように複数のセンサーを複数の対象に向けて設置し、それぞれのデータの中から特定のデータを選択して異常検知等の特性を判定するものに分けられる。 […]

  5. […] 異常検知へのスパースモデル適用 […]

  6. […] グラフィカルlassoを用いたグラフの疎構造学習 […]

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