今天聽登凱報關於Shape Anomaly Detection,其中作者提出的解決方法是Hidden Markov Models,這和老師之前讓我看的那幾篇中裡面有一篇類似,不過對那篇當時在看的時候,有很多地方不懂,尤其是在算式部份,感覺沒有特別說明或者是解釋,在聽過登凱報告後,對於那篇好像有點感覺,所以打算再回去看一次,希望這次能夠看懂.
另外在Naive Solution Alignment那部份還是不太懂,不懂的是在挑選time series以及和其他的time series比對校正的時候,挑選的方式是什麼,是以一個為基準,和其他比較校正,還是分群比較後校正,可能要等下次meeting的時候再問登凱了.
題外話,今天回家的時候,和哲民在電車上聊很多關於他之前在公司的事情,以及他為什麼想要再讀研究所,這讓我對自己念研究所有一些新的想法.不過哲民還蠻健談,上電車聊很久,不知不覺就到板橋,哈.
