トランザクションの中から、高頻度で発生する
パターンを認識する
次のようなパターンがある
・アイテムセット
ミルクとパンなど、一緒に購買されるもの
・連続するセット
カメラを買ったのちに、メモリカードを買うなど
連続するセット
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画像解析の種類1.認識
何が写っているかを識別する
2.検出
どこに写っているかを検出する
EMアルゴリズム
欠損値があるなど、不完全なデータに対する最尤推定に使われる手法
Eステップと、Mステップからなる。
不完全データを、疑似的に完全データに置き換え、最尤推定を行い
得られたパラメータの推定値から再び疑似的なデータを推定する
これを、繰り返す
コンピュータビジョン
画像や動画から、情報を取り出す技術
CARTは、classfication and regression tree 。
次の手順で行う。
1.標本全体を含む根からスタートする
2.このデータ標本について、誤差を最小とする分岐を決定する
3.2の結果に基づき、左右の子ノードを作る
4.手順2、3を、それぞれの子ノードに対して適用する
