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1.Rな予測

機械学習による時系列予測

最終更新:2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成して ...

サポートベクトルマシンの考え方

最終更新:2017年7月24日 予測には過去のデータを使います。しかし、外れ値のような余計なデータまで使ってしまうと、予測精度が下がるかもしれません。 そこで「本当に予測に必要となる一部のデータ」だけを使います。 「本当 ...

ARIMAモデルによる株価の予測

最終更新:2017年7月14日 標準的な時系列解析手法であるARIMAモデルを用いた、株価の予測とその評価の方法について説明します。 ARIMAモデルは、R言語を使うととても簡単に推定することができます。 簡単である割に ...

ニューラルネットワークの考え方

最終更新:2017年7月12日 ニューラルネットワークの考え方ついて説明します。 応用例としては時系列データを扱いますが、基本的な考え方は変わりませんので、ニューラルネットワークの仕組みを学びたいというだけの方でも読む意 ...

予測の評価方法

最終更新:2017年7月10日 時系列分析を使って予測をするのは良いのですが、やみくもに複雑な手法を使って「計算したことに満足してしまう」というのはぜひ避けたいですね。 ここではR言語の「forecast」パッケージを使 ...

Pythonによる状態空間モデル

最終更新:2017年06月06日 Pythonを用いた、状態空間モデルの実装方法について説明します。 なお、正規線形状態空間モデル(動的線形モデル)のみをここでは扱います。 Pythonを使えば、カルマンフィルタや最尤法 ...

時系列データへの回帰分析

新規作成:2017年05月16日 最終更新:2017年05月16日 ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通 ...

カルマンフィルタと最尤法

新規作成:2017年04月16日 最終更新:2017年04月16日 カルマンフィルタを実行するには、パラメタを事前に与える必要があります。 そのパラメタを推定する方法が、今回紹介する最尤法です。 この記事では、尤度の説明 ...

カルマンフィルタの考え方

新規作成:2017年04月15日 最終更新:2017年04月16日 カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空 ...

Rによる機械学習:caretパッケージの使い方

この記事では、R言語を使って機械学習法を効率的に実装することのできるパッケージ「caret」について説明します。 ニューラルネットワークにSVM、ランダムフォレストに勾配ブースティング……。機械学習には実に様々な手法があ ...

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