生TensorFlow七転八倒記(2)：線形回帰を無意味に勾配法でやる

前回はロジスティック回帰をやったんですが、そう言えば普通の線形回帰やってなかったのでやっておきます。線形回帰は漫然とOLSでやるなら普通に逆行列計算しておしまいなんですが、それだと面白くないのであえて勾配法でやるという間抜けなことをやろうと思います。

生TensorFlow七転八倒記(1)：基本的なロジスティック回帰まで

よくよく考えてみたら、TensorFlowをバックエンドとしてKerasを回したりさらにR上で動かしたりしたことはあるものの、肝心のTensorFlowを生で書いたことって数えるくらいしかなかったのでした。これではいかんと思うので、今更ながらですがTensorFlowを生で書いていく練習を七転八倒しながらやっていこうと思います。

なお毎度毎度書いていますが、既にweb上には非常に良質な実践的記事が多数公開されていますので、断じてこの記事からTensorFlowの何がしかを学ぼうなどという気を起こさぬようくれぐれも皆様よろしくお願いいたしますm(_ _)m

実務の現場に多い時系列データ分析の際に注意しておきたい点を列挙してみる

こういうメタ分析系の記事を書く時というのは大抵ネタ切れの時なんですが（汗）、最近になってこの辺のポイントでつまずいて困っているビジネスデータ分析の現場の話を聞くことがまた増えてきたので自分向けの備忘録も兼ねて記事としてまとめておきます。

そうそう、時系列分析の話って厳密にやり始めるとキリがないので、例えば単位根過程まわり（特に共和分のあたりを含めた複数時系列間の関係性の話とか）は「トレンドに注意せよ」という大きなくくりにまとめて、厳密な議論は割愛して出来る限り実務面で押さえるべきポイントに絞ろうと思います*1。悪しからずご了承あれ。

*1:そうしないと計量時系列方面の猛者の先生方からマサカリの雨が降ってくる