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。
タグ: Python
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 »
入れ子のDictionaryをPandasのMultiIndex型に変換する
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PyODEの仕組みを理解するためのリンク集
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PyODEの開発環境Dockerコンテナを作成
概要 Pythonで物理シミュレーションを実施したいと思ったときに、まず利用を考えるのがPyODEだと思います。ODEはOpen Dynamics Engineの略で、オープンソース方式で開発されてい… Read more »
Pandasで上位n番目までの値を得る
概要 PandasのDataFrameを使ってデータを処理すると、maxやminといったメソッドを用いて簡単に各カラムの最大値や最小値を得ることが出来ます。しかしながら、現時点（pandas ver … Read more »
PyPIデビューしたので方法をメモ
概要 py-spy-kwというパッケージをPyPI (The Python Package Index)に登録しました。いろいろ大変だったので、方法をメモしておきます。PyPIhttps://pypi… Read more »
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概要 Pythonでこう書いていたものをRustだとどう書くのだろう？という視点で整理していきます。随時加筆していきます。 対応 パッケージ管理 pythonは環境単位でパッケージを管理しますが、ru… Read more »
Windowsユーザーに優しいDocker Containerのpython開発環境を作ってみた
概要 Pythonのようなバージョン依存の強いライブラリが多い言語を用いる場合、システム化等の局面で「コンテナがあれば！」と思うことが多いのですが、私のように普段Windowsを使うユーザーは、開発環… Read more »
ChainerとPytorchとTensorflowの自動微分を比較してみた
概要 自動微分を確認するための簡単なコードで、chainer/pytorch/tensorflowのコーディングの手間や計算時間を評価しました。手間はtensorflowがやや多い印象で、計算時間は条… Read more »