ラティス表現

Last updated Unknown Edit Source

機械学習

• 各パターンの包含関係をグラフとして表現
  • パターン: 要素の集合
    • ex: 購買データーで、ある客が買った商品の集合
• なぜこの表現を使う?
  • 各パターンの頻度とか確率とか（例: 購買データーの各商品の頻度/確率）を知りたいとき
  • 全探索してると$2^n$回かかる
  • Aprioriアルゴリズムを使うと、
    • 包含関係がグラフとしてわかっているので、全てに対して頻度/確率を計算する必要がなくなる
    • 頻度は、自分の下にあるノードを全部足せば得られる
    • 確率分布も、ボルツマンマシンの手法を使って求められる
      • 経験分布ではなく確率分布を得られる
        • 経験分布: 持ってるデーターをそのままプロット
        • 確率分布: より本当の分布に近いと考えられるようにいじられた分布（ノード間の関連性から本当の分布を推測） #パターンマイニング