- 2 046
- 170 949
Hacker in Tokyo
Japan
เข้าร่วมเมื่อ 1 ต.ค. 2011
วีดีโอ
241 ChangeFinder 変化点検知(自己回帰、2段階学習、偽陽性、ウィンドウサイズL)
มุมมอง 35วันที่ผ่านมา
チェンジファインダーは、自己回帰(AR)をベースにした 変化点検知の手法です。/ 移動平均ではなく自己回帰ベースなので、ノイズに強いといわれています。/ チェンジファインダーは、2段階の学習をします。これは忘却学習と言われ、/ 第一段階の学習はデータに対して、第二段階はスコアに対して学習します。/ 第一段階の観測値からスコアを算出して終わると、ノイズに敏感であり、偽陽性(フォールスポジティブ)になる可能性が高いです。/ そのため2段階目で、平滑化と、再度の忘却学習をします。/ 一次学習で出力された予測誤差が、単なるノイズや一時的な外れ値ではないかを、二次学習で評価するイメージです。/ チェンジファインダーの数式は、全部で五個あります。忘却学習の数式は2つあります。/ 初めのYtは観測値の式です。/ 次は確率密度関数による忘却学習です。/ 3番目はスコアリングです。/ 4が重要で、これ...
240 移動平均と自己回帰(加重平均、加重和、誤差、定常性、有限時間、トレンド)
มุมมอง 36หลายเดือนก่อน
240 移動平均と自己回帰(加重平均、加重和、誤差、定常性、有限時間、トレンド)