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独立成分分析
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独立成分分析
(サイエンス)
【どくりつせいぶんぶんせき】
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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難易度の高さに定評のある“サイゼリヤの間違い探し”を「独立成分分析」にかけた結果「明らかに子ども向けではない」
togetter.com
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独立成分分析―その概念と有用性について―(第13回 Zansa 勉強会) - Slideshare
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独立成分分析(ICA)を使ってText Embeddingを分析してみた - Qiita
qiita.com
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( 学習メモ ) 人間の脳 が 、少ない電力消費量 で 動作できる理由 に ついて の 一仮説 〜 "少数の基底" = "少数のNeuron" で 感覚データ の 内部特徴表現 を 生成する 「独立成分分析」(ICA) 相当 の 情報処理 を 行っている 可能性(Sparse coding 仮説) - Qiita
qiita.com
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独立成分分析 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまた...
ja.wikipedia.org
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主成分分析と独立成分分析とスパースコーディングの比較[python] - 無限の猿
データを教師なしで変換する行列分解手法、主成分分析(PCA: Principle Component Analysis)、独立成分分析(ICA: Independent Component Analysis)、スパースコーディング(SC: Sparse Coding)の比較。 行列分解手法の明確な定義は知らないが、ここではデータを表すベクトルの集合を横に並べた行列をとして、基底を表...
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机上の空論:主成分分析、独立成分分析
主成分分析(PCA)とは、特徴量の次元がバカでかくなりすぎた場合に行われる次元収縮の手法である。 参考: http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/document/text-PCA.pdf http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/PCA/index.html 主成分分析は広く知られている手法で、統計学で習った人も多いかもしれない。 パターン認...
blog.livedoor.jp
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Amazon.co.jp: 詳解 独立成分分析: Aapo Hyvarinen, 根本幾, 川勝真喜: 本
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Numpy scipyで独立成分分析
www.slideshare.net