前置き この記事はMachine Learning Advent Calendarの12/23分の記事です。 大変申し訳ありません。時間切れでまとまっていないため、随時アップデートしていく予定です。 関数データ解析 福水先生の本をたまたま読んでいた際に出てきた「関数データ解析」という分野に少し興味を持ったので紹介させて頂きたいと思います…が、時間の都合上、詳細および「普通のデータ解析と比べてどう嬉しいのか」という話はまた次の機会とさせて頂ければ…と思います。 というかそもそも機械学習ではないのでは?という気もしますが、そこはご容赦ください。 関数データ これは読んで字のごとく、関数そのものとして与えられたデータのことです。通常のデータ解析では各データはベクトルとして与えられ、データ集合に対して様々な分析を行いますが、関数データ解析では、各データは(ある区間で定義された)関数として与えられ、
教科書はこちら。 Functional Data Analysis (Springer Series in Statistics) 作者: James Ramsay,B. W. Silverman出版社/メーカー: Springer発売日: 2005/07/01メディア: ハードカバー クリック: 25回この商品を含むブログ (1件) を見る Silverman先生は確かカーネル回帰などノンパラ法の権威。 webの資料は以下の2つがあります。 http://www.r-project.org/conferences/useR-2007/program/presentations/ramsay.pdf http://ego.psych.mcgill.ca/misc/fda/index.html Rのパッケージ:fda 作者:Ramsay(教科書の作者と同じ) 内容:主に時系列データに対して、
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