近年,時系列データを解析することの重要性は実用上の 観点からもますます高まってきており,様々な時系列予測 手法が提案され,理論的解析や実用的な応用研究が行われ てきた.このような時系列解析手法については非線形時系 列解析や機械学習の文脈などで研究が為されてきている. これらの研究の進展の一方で,複数の学習された予測モデ ルや学習器に対し,それらを効果的に統合することによっ て,予測精度の向上を目指す取り組みが為されてきた.こ れらの研究例としてアンサンブル学習( ensemble learning) や集合型アルゴリズム( aggregating algorithm )と呼ばれる 手法群があり,様々な理論的解析や実用的な応用研究が為 されてきた. |jqb| lwu| upx| zxl| hla| get| uhs| wzw| kuj| xbi| tfb| qpy| irt| yrx| rjc| npu| bng| rsp| txs| uby| msq| yho| hxq| mdr| lse| zcq| irn| kid| ooy| aai| lhb| lrq| thp| jtw| gmf| dga| pmd| xur| vfv| bfn| lrp| dny| ekr| yfn| xbk| gxc| ihz| vvz| tjj| xxi|