タグ付けされた質問 「state-of-the-art」

この質問は、別の質問で私が見たコメントへの回答です。 コメントはCourseraの機械学習コースシラバスに関するもので、「SVMは今ではあまり使用されていません」と書かれています。 関連する講義を自分で終えたばかりであり、SVMの理解は、それらが分類のための堅牢で効率的な学習アルゴリズムであり、カーネルを使用する場合、おそらく10から1000までの機能をカバーする「ニッチ​​」トレーニングサンプルの数は、おそらく100〜10,000です。トレーニングサンプルの制限は、コアアルゴリズムが、元の特徴の数ではなく、トレーニングサンプルの数に基づく次元を持つ正方行列から生成された結果の最適化を中心に展開するためです。 それで、私が見たコメントは、コースが行われてからの実際の変更について言及しています。もしそうなら、その変更は何ですか：SVMの「スイートスポット」をカバーする新しいアルゴリズム、SVMの計算上の利点を意味するより良いCPU ？それとも、コメント者の意見や個人的な経験でしょうか？ たとえば、「サポートベクターマシンは時代遅れです」などの検索を試みましたが、他の何かを支持してドロップされたことを示唆するものは何も見つかりませんでした。 そしてウィキペディアにはこれがあります：http : //en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine#Issues。。。主な問題点は、モデルの解釈の難しさのようです。ブラックボックス予測エンジンではSVMは問題ありませんが、洞察の生成にはあまり適していません。私はそれを大きな問題として見ていません。仕事に適したツールを選ぶ際に考慮すべきもう一つの小さなことです（トレーニングデータや学習タスクなどの性質とともに）。

58 data-mining  svm  state-of-the-art 

私が頻繁にパターンマイニング（FPM）の問題を解決するアルゴリズムの開発を知っている限り、改善の道にはいくつかの主要なチェックポイントがあります。まず、Aprioriアルゴリズムは1993年にAgrawalらによって提案されました。、問題の形式化とともに。アルゴリズムは、ラティスを使用してデータを維持することにより、セット（パワーセット）からいくつかのセットを取り除くことができました2^n - 1。このアプローチの欠点は、拡張された各セットの頻度を計算するためにデータベースを再度読み取る必要があったことです。 その後、1997年にZakiら。はアルゴリズムEclatを提案しました。これは、各セットの結果の周波数をラティス内に挿入しました。これは、ラティスの各ノードで、ルートから参照先ノードへのアイテムを持つトランザクションIDのセットを追加することで行われました。主な貢献は、各セットの頻度を知るためにデータセット全体を再度読み取る必要がないことですが、そのようなデータ構造の構築を維持するために必要なメモリは、データセット自体のサイズを超える可能性があります。 2000年に、ハン等。は、FPTreeという名前のプレフィックスツリーデータ構造とともに、FPGrowthという名前のアルゴリズムを提案しました。このアルゴリズムは、重要なデータ圧縮を提供すると同時に、頻繁なアイテムセットのみが生成されることを許可しました（候補アイテムセットの生成なし）。これは主に、各トランザクションのアイテムを降順でソートすることによって行われたため、最も頻度の高いアイテムは、ツリーデータ構造内の繰り返しが最も少ないアイテムです。頻度はツリーを詳しく調べている間だけ下降するので、アルゴリズムは頻度の低いアイテムセットを取り除くことができます。 編集： 私の知る限り、これは最先端のアルゴリズムと考えることができますが、他の提案されたソリューションについて知りたいのですが。FPMの他のどのようなアルゴリズムが「最先端」と見なされていますか？そのようなアルゴリズムの直感 / 主な貢献は何ですか？ 頻繁なパターンマイニングでは、FPGrowthアルゴリズムはまだ「最先端」と見なされていますか？そうでない場合、どのアルゴリズムが大規模なデータセットから頻繁なアイテムセットをより効率的に抽出する可能性がありますか？

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この分野の初心者として、NIPS 2014の論文の多くは魅力的ですが、現在のアプローチに対する実際の進歩を表すものを評価することは困難です。 最も重要で影響が大きいと思われる論文はどれですか。

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