Contents Intro.

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。

Details

Publication year

2011

Form

電子化映像資料(1時間13分53秒)

Series title

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成23年度

Note

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

Country of publication

Japan

Title language

Japanese (jpn)

Language of texts

Japanese (jpn)

Author information

和田, 俊和 (ワダ, トシカズ)