内容紹介

まず，大量のデータ中から検索キーに類似したデータを高速に探索する問題において，データ間の類似性をいかに定義するのかが極めて重要な問題であるということを実例を挙げながら示す。特に，検索キーベクトルに劣化（欠落）が含まれる場合には，データの正規化方法と使用する類似性尺度によって，検索結果が大きく変わることを示し，その理由について言及する。次に事例に基づく異常検出において，主に用いられているSimilarity Based Modellingが，類似度をカーネル関数と同じであるとみなせば，非線形回帰の手法であるGaussian Processと本質的に同じになるということを示す。

詳細情報

刊年

2011

形態

電子化映像資料(1時間13分53秒)

シリーズ名

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成23年度

注記

講演者所属: 和歌山大学システム工学部

講演日: 平成23年10月31日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

標題言語

日本語 (jpn)

本文言語

日本語 (jpn)

著者情報

和田, 俊和 (ワダ, トシカズ)