オンラインデータからの高速変数関係抽出
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概要
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多次元データを扱う場合, 全ての変数間に関係があることは稀である.そのため精度の高い予測の実現には, 予測モデルに使用する主要な変数の選択が必要不可欠である.しかし, 従来の学習機械による変数選択ではそのほとんどがOn-line学習を基にしており, リアルタイムで変数間関係の抽出を行うことは困難である.本研究では複数モデルの投機的生成とその検証によって変数間の関係をOn-lineで高速に抽出する枠組みを提案する.実際に, 提案する枠組みを基にしたシステムによるシミュレーションで, 多次元時系列データからの変数間関係抽出を試みた.
- 2005-03-23
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