平滑化とは? わかりやすく解説

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平滑化

読み方:へいかつか

平らかにすること。数値集計などにおいて、突出していたり、他と乖離していたりする値を、除去したり、他の値に近づけたりして、全体的に突出のない状態にすること。スムージング

平滑化(スムージング)

【英】:smoothing

連続するデータ集まりにおいて特異点ノイズをなくすために、ある点のデータに関してその周りの点のデータ用いてスムーズにつながるデータ集まりになるように平均化理をすること。分光スペクトルの処理で頻繁に使われる

平滑化

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/07/07 09:52 UTC 版)

隠れマルコフモデル」の記事における「平滑化」の解説

フィルタリング系列最後の状態を求めるのに対して、平滑化 (smoothing) は系列途中どこかの時点で潜在変数の確率分布、つまり ある時刻 k < t {\displaystyle k<t} における P ( x ( k )   |   y ( 1 ) , … , y ( t ) ) {\displaystyle P(x(k)\ |\ y(1),\dots ,y(t))} を求めるものである。これはフォワードバックワードアルゴリズムで効率的に解くことができる。

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平滑化

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2011/08/17 16:27 UTC 版)

アンサンブルカルマンフィルタ」の記事における「平滑化」の解説

下のアンサンブルメンバーを得る。ここで、はカルマンゲインに相当する

※この「平滑化」の解説は、「アンサンブルカルマンフィルタ」の解説の一部です。
「平滑化」を含む「アンサンブルカルマンフィルタ」の記事については、「アンサンブルカルマンフィルタ」の概要を参照ください。

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