Uncategorized 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)
マハラノビス距離
Uncategorized 最適化:Optimization 保護中: ホテリングのT2法による異常検知-マハラノビス距離とカイ二乗分布
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで用いられるホテリングのT2法(マハラノビス距離)を用いた異常検知、変化検知
推論技術:inference Technology 保護中: 分類(3)確率的識別関数(ロジスティック,ソフトマックス回帰)と局所学習(K近傍法,カーネル密度推定)
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データ分類の為の分類器に用いられる確率的識別関数と局所学習(マハラノビス距離,カーネル密度推定,最近傍クラス平均分類器,K近傍法,ソフトマックス回帰,ロジスティック回帰)