2017年7月12日 / 最終更新日時 : 2017年7月12日 馬場真哉 時系列分析 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 […]
2017年7月10日 / 最終更新日時 : 2018年4月24日 馬場真哉 時系列分析 予測の評価方法：誤差の指標とナイーブな予測 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」パッケージを使って、予測の評価をする方法を説明 […]
2017年5月30日 / 最終更新日時 : 2017年9月9日 馬場真哉 Pythonデータ分析 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 […]
2017年5月28日 / 最終更新日時 : 2018年7月7日 馬場真哉 Pythonデータ分析 Pythonによる時系列分析の基礎 Pythonを使った時系列解析の方法について説明します。 時系列データの読み込みから、図示、自己相関などの統計量の計算といった基礎から始めて、自動SARIMAモデル推定までを説明します。 この記事を読めば、簡単なBox- […]
2017年5月16日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 回帰分析 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 […]
2017年4月16日 / 最終更新日時 : 2017年4月22日 馬場真哉 状態空間モデル 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 […]
2017年4月15日 / 最終更新日時 : 2018年10月8日 馬場真哉 状態空間モデル カルマンフィルタの考え方 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、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィル […]
2016年11月5日 / 最終更新日時 : 2018年3月26日 馬場真哉 機械学習 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 […]
2016年10月23日 / 最終更新日時 : 2018年4月25日 馬場真哉 時系列分析 カオス時系列の基礎とニューラルネットワーク ランダムなノイズが一切ないのにかかわらず不規則な変動を示すデータのことを「カオス」と呼びます。 ここではカオスの特徴を簡単に説明したうえで、カオスかカオスでないかの判別の方法を記します。 最後に、線形な時系列モデルである […]
2016年10月16日 / 最終更新日時 : 2017年7月26日 馬場真哉 機械学習 機械学習とは何か 新規作成：2016年10月16日 最終更新：2016年11月03日 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを､決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」 […]
