独立成分分析
多変量の信号を複数の加法的な成分に分離するための計算手法。
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最近，因果推論や因果探索に興味を持ち，勉強している．というのも最近，ゆううきさん と一緒に分散システムの異常の原因を即時に診断するための研究を進めている．原因を診断するためのアプローチとして，サーバやコンテナ等から取得できる様々なメトリック（CPU使用率やメモリ使用率など）を（グラフ理論における）ノードとして，因果グラフを構築することを考えている．メトリック同士の単なる「相関」ではなく，結果と原因の関係である「因果」を捉えようとするアプローチである．例えば，システムの障害が発生した場合，相関だけでは，AとBが関連がありそうというところまでしか言えないが，因果を特定できると理想的には，Aの原因は…
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G検定に向けたチートシート 当日用のカンペ
こんばんは、へるもです。 いよいよG検定ですね！ 圧倒的な暗記項目の多さにやる気を失っていたのですが、インターネットで調べてもよいという特長を活かして、カンニングペーパーを作ることにしました。 ※取得後に思ったこと herumo.hatenablog.com herumo.hatenablog.com herumo.hatenablog.com チートシート 考えることはみんな同じようで、ネットで調べると幾つか出てきますね。「G検定カンペ、まとめ、チートシート」とかが検索ワードとして強いようです。 ただ、いくつのページを開いて検索するというのは不合理ですし、次の項目で紹介するページを参考にして…
LiNGAMで因果グラフを探索してみる with R
はじめに Pearl, Raubinときたので、LiNGAMについて知っておこうと思い以下の書籍を読みました。 統計的因果探索 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)作者:清水 昌平発売日: 2017/05/25メディア: 単行本（ソフトカバー） いつも通り簡単にまとめて、Rで実行実行してみます。 統計的因果探索 ある2つの変数の因果関係を考えた時に、ある共変量となるの存在が考えられる。 次の三つの構造的因果モデルが考えられる。 この候補となる因果モデルの中で、得られているデータを生成したと考えられるモデルを特定したい。 このように、得られているデータを用いて、候補となる構造的因果モデルの中か…
ディープラーニング革命
ﾃﾚﾝｽ・J・ｾｲﾉﾌｽｷｰ／監訳 銅谷賢治 「ディープラーニング革命」ﾒﾓ ディープラーニング革命 作者:テレンス・J・セイノフスキー 発売日: 2019/03/23 メディア: 単行本（ソフトカバー） テレンス・J・セイノフスキー 監訳 銅谷賢治「ディープラーニング革命」メモ 第２部 さまざまな学習方法 第6章 カクテルパーティー問題----------------------------------------------------------------------------------【まとめ】・情報理論的な新しい学習アルゴリズムである「独立成分分析（ICA）」は、出力の情報量を…
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音楽音声信号処理特論まとめ(1)## 音の分離アルゴリズム ブラインド音源分離(BSS) 音源信号sが混合行列Hにより混ざり合い，xとなるとき，分離行列Wから分離信号yを生成する． BSSを行うための統計的手法 独立成分分析(ICA) S(x,f)に注目 独立ベクトル分析(IVA) S(t)に注目 独立低ランク行列分析(ILRMA) S全体に注目 *spectrogram(S)とする 音の統計的性質 信号の音源数を増やしていくと，振幅の分布が正規分布に近づきエントロピーが増大する（中心極限定理）．正規分布はエントロピーが最大になる確率密度関数らしい． 逆に音の分離は，エントロピーを小さくすれば…
統計的因果探索： ノート4章
以下の本を読みます。キャラクターは架空のものです。解釈の誤りは筆者に帰属します。お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 統計的因果探索 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)作者:清水 昌平発売日: 2017/05/25メディア: 単行本（ソフトカバー）著者のスライドまとめ 4章： 実際に LiNGAM で変数間の因果関係を推定する方法は（この本で主に取り上げられているのは）2つあって、 観測変数間の関係を全体的に求めてそれと整合的な因果グラフを特定する派：まず の を求める（ICA の手法でスケーリングと行の順序を除いて特定できる）→ 「対角成分が1」「下三角」を満たすよう…
HSU、そして「エル・カンターレ像」など
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