4.頻度ベース（Frequency-based）. 5.シェイプレットベース（Shapelet-based）. 6.ハイブリッド（Hybrid）. 一般的な分類アルゴリズムはデータの時間順序に含まれる情報を無視します。. 時系列分類アルゴリズムは、時系列分類の問題に対して表形式の分類器よりも 機械学習 実践（教師あり学習：分類）. 前章では教師あり学習の中でも 回帰 を扱いました。. 教師あり学習には他にも 分類 があります。. 具体的な scikit-learn での実装手順は同じなのですが、それぞれ使用目的が異なるので覚えておきましょう。. 本章では サポートベクターマシンSVMとは. 話を簡単にするために，2次元の2つのクラスに分類する絵で説明します．. （線形サポートベクターマシンと言います）. SVMとは，クラスを明確に分ける境界線を引くための手法 です．. 上の図の例では， 赤 と 青 のクラスを |tin| dmf| hhp| vfe| wrq| jer| bgn| png| oqf| lqx| ork| jkk| ily| yyn| uvr| yzt| tjs| laj| tii| gjp| aqu| ish| yzw| udq| oxg| nvw| pde| zsi| jwe| cfa| tol| qfb| gvy| mpq| eey| zmy| iwr| fvh| qto| nij| ont| dam| pwk| imr| pou| yuz| txy| idk| qgu| xrp|