最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。
この論文では、時系列分類に対して、新しい観点の手法MrSQMを提案しています。 予測精度の高い線形分類をベースに学習時間を大幅に短縮します。時系列データをシンボル表現に変換、トライ木の探索を途中で打ち切る（枝刈り）基準にχ二乗限界を使用しています。
AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文…
時系列データ分類に超高速な選択肢現る
3つの要点✔️ 時系列分類に対して、新しい観点の手法が提案✔️ 予測精度の高い線形分類をベースに学習時間を大幅に短縮✔️ 時系列データをシンボル表現に変換、トライ木の探索…
