密度比推定まわりの書籍・解説記事・論文・ソフトウェアの各種情報まとめ - 備忘録
はじめに 密度比推定の文献については、すでに山田氏による素晴らしいまとめ記事がある。同記事「はじめに」より、確率密度比推定の有用性を引用すれば、 パターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題が確率密度比(確率密度関数の比)の問題として定式化できることから、近年、確率密度比に基づいた機械学習の研究が機械学習およびデータマイニングの分野において大変注目されている。 というわけである。しかしながら、同記事は2012年に書かれたもので、本記事の執筆時点の2018年ではリンク切れなど、一部の情報が古くなっている。そのため、これら情報を更新したいということ。また、2012年以降、いくつか研究の進展が見られたので個人的に気になった論文を備忘録としてまとめておきたいということ。以上が本記事の動機である。 以下、山田氏のまとめ記事からも情報を引っ張りつつまと
Vol.27 No.4 (2012/07) 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.27 No.4 (2012/07) 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 私のブックマーク 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 山田 誠 (Makoto Yamada) URL: http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~yamada 1.はじめに パターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題が確率密度比(確率密度関数の比)の問題として定式化できることから、近年、確率密度比に基づいた機械学習の研究が機械学習およびデータマイニングの分野において大変注目され
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