時系列予測ーProphet改造に向けた学習処理の内部動作理解
facebook社が開発したprophet（公式サイト）は事前分布（正則化）を調整したい、係数の符号を正に限定したい、時変係数を用いたいといった際用のパラメータがなく、改造をする方法も簡単に分からないことは不満に感じていました。本記事ではこの対策として、どのソースコードの修正すれば良いのかを探った結果を整理しています。
カテゴリー: 分析アルゴリズム関連
SageMakerについて自分が理解できたことをまとめる
はじめに SageMakerはAWSで提供されているサービスの一つで、公式ページには以下の説明があります。 Amazon SageMaker は、ML 専用に構築された幅広い一連の機能をまとめて提供す… Read more »
Pythonでプロセスマイニングのαアルゴリズムを実装して理解する
概要 最近プロセスマイニング（Process mining）なるものの書籍が出たという話を聞いて、分野自体がどんなものなのか？のレベルから調べつつ、最もベースとなるアルゴリズムとされていたαアルゴリズ… Read more »
NumpyのPolyfitにfit_interceptを追加して使う
はじめに Pythonで多項式近似を実施したいとき、一番簡単に使えるのはNumpyのPolyfit関数ではないでしょうか。ただ使っていてちょっと困ったのは、Excelでできるように、切片の値を0にでき… Read more »
KerasでLSTMを学習する手順を整理してみた
概要 以下の記事でChainerを使った場合のLSTMを学習する手順を整理しましたが、本記事ではKerasを使った場合について同様に整理してみました。結論から言うと、単純にLSTMを使いたい、と言うニ… Read more »
PythonでLOTO6のデータ分析をしてみた ～その３～
はじめに その3では、「loto6で期待値の高い数値の選び方はあるのか？」について以下の手順で分析・解析していきます。 期待値の定義と算出 期待値を最大化する数字の選び方 なお、本記事ではその2の内容… Read more »
ChainerのLSTMの動作を解説
概要 時系列データに対する有力な深層学習手法であるLSTM（Long Short Term Memory）は、非常に人気の高い手法ですが、具体的な処理の中身はよく分からずに使っているという人も多いと思… Read more »
ChainerでLSTMを学習する手順を整理してみた
概要 Preferred Networks社が提供する深層学習ツールである chainerを使ってLSTM（Long Short Term Memory）を学習する手順を整理しました。LSTMはメモリ… Read more »
ChainerとGraphvizを使ってニューラルネットワークの構成と学習過程を可視化してみた
概要 最近流行りのニューラルネットワーク（ディープラーニング）ですが、モデルがブラックボックスであり、どのようなモデルとなっているのか分からないのが1つのネックです。とりあえず、どのように学習されてい… Read more »
PythonでLOTO6のデータ分析をしてみた ～その２～
はじめに その２では、「loto6に当たりやすい目はあるのか？」について以下の手順で分析・解析していきます。 今までに出た目は偏りがあるか？ 偏りは統計的に妥当か？ データの入手方法や環境の設定方法に… Read more »