R
この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予…
実はこのネタは元々別のところでやり取りのあった話題だったりします。色々な都合があってここ最近{CausalImpact}に触れる機会が自分に限らず周囲でも増えているのですが、若い人たちから「そもそも{CausalImpact}って何をしているんですか？使う際は何に気…
この記事は以下の検証記事の続きです。 先日、Twitterでこんなお話を見かけました。分類問題で不均衡データを扱う際、ダウンサンプリングして学習すると予測確率にバイアスが生じるので、calibrationしようという話を書きましたhttps://t.co/qujK29crNY— 岸…
(Background image by Pixabay)最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然…
以前よりGoogleではCloud AutoMLという"Learning to learn"フレームワークによる「人手完全不要の全自動機械学習モデリング＆API作成」サービスを展開してきていましたが、それらは画像認識や商品推薦はたまた自然言語処理がメインで、最もオーソドックスな…
TensorFlow Probability (TFP)がリリースされてからしばらく経ちますが、最近になってこんなモジュールが公開されたと知りました。 Framework for Bayesian structural time series modelsと題されている通りで、ズバリTFPでベイズ構造時系列モデルを推定す…
(Image by Pixabay)気が付けば、日本における第一次データサイエンティストブームから6年、人工知能ブーム開始から3年が経ったようです。意外と言っては何ですが、これまでのところ人工知能ブームも、そしてそれにブーストされた形で起こった第二次データサ…
(Google Trends)最近時系列分析あまりやってないので、{bsts}の使い方を思い出しがてらついでに与太記事を書いてみます。お題は「データサイエンティスト」「人工知能」「AI（トピックス）」のGoogleトレンドから見る今後のブーム動向です。今回は互いに相互…
先日こちらの書籍をご恵贈いただきました。ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)作者: 持橋大地,大羽成征出版社/メーカー: 講談社発売日: 2019/03/09メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見るガウス過程と機械学習…
これは単なる備忘録です。詳細を知りたいという方は、この記事の元ネタになった以下のid:sinhrksさんの記事をお読みください。 ここでの問題意識は非常にシンプルで「そもそも時系列クラスタリングをかなり膨大な行数のデータに対して実行する際にどれほど厳…
これは単なる備忘録です。「論文とサンプルコード読みながら試しました」以外に何も内容のない記事ですのでご注意ください。特に個々の式の変数の説明については個人的な備忘録ゆえ大半を端折りますので、仮に興味を持たれた方は適宜論文の本文をご参照下さ…
このブログでは定番のマーケットトレンド調査ですが、今回は若干雲行きの怪しさを感じさせる結果が得られたので取り急ぎシェアしておきます。ちなみに言うまでもなくこの調査は僕自身の個人的なものであり、この記事で述べられている見解はいかなり組織にも…
最近になって、データ分析界隈で多重比較補正が話題に上ることが増えていると聞きまして。一方で、僕自身も何を隠そう研究者時代の専門分野が長年多重比較補正の問題に悩まされてきた分野だったこともあって、かなり若い頃から多重比較補正については色々勉…
2週間前にふと思い立ってこんなことを試してみたわけですが。 よくよく考えてみたら「データを生成した真のモデルが時変係数＆モデル推定も時変係数」でやってみた結果を並べただけで、これを（例えば）時不変係数モデルで推定してしまった場合や単なるOLS線…
これはただの備忘録です。目新しい内容は特に何もありません。きちんとした内容を学びたいという方は、先日著者の萩原さんからご恵贈いただいたこちらの書籍で学ばれることをお薦めいたします。MCMCに留まらず、粒子フィルタの実装＆実践までカバーしていて…
これは黒木玄(@genkuroki)先生の以下のツイートを受けた小ネタです。https://t.co/ejyfiAN47a#統計 これはいい話を読ませてもらった。真の分布を含まない確率モデルでのフィッティングでどのように嫌なことが起こるかを知っていることは大事。(←まさにこれに…
George E. P. Box - Wikipedia統計学や機械学習の世界ではよく引用される"All models are wrong; but some are useful"（全てのモデルは間違っている、だが中には役立つものもある）という格言ですが、2013年に亡くなった統計学の大家George E. P. Boxの言葉…
第一生命が例年行っている「大人になったらなりたいもの」つまり子供のなりたい職業ランキングのキャンペーンで、昨年2017年度の男の子のランキングでは「学者・研究者」が15年ぶりに1位になったというのが大きなニュースになっていました。なのですが、ここ…
この記事は、遥か昔のこちらの記事の続きのようなものです。また何度も何度も恐縮ですが、今回の記事内容も付け焼き刃で書いているので色々間違っている可能性があります。お気付きの方は是非ご指摘くださいm(_ _)m各方面のエコノメトリシャンの方々と上記記…
今年も何冊か書籍をご恵贈いただいたんですが、忙しかったり他に書きたい記事があったりでそのタイミングで書評を書きそびれたものを、大変恐縮ですがこのタイミングでまとめて書かせていただこうかと思います。
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…
A Neural Network PlaygroundというDeep Learningのパラメータを変えながらその挙動を見て学べる（楽しめる）サイトがTensorFlowプロジェクトからの提供であるんですが、そのサンプルデータセットの4番目に「渦巻きサンプル」（別名「スイスロール」）があり…
弊社のランチゲストにお招きしたことのある[twitter:@tmaehara]さんが、こんなことをツイートしておられました。imbalanced data に対する対処を勉強していたのだけど，[Wallace et al. ICDM'11] https://t.co/ltQ942lKPm … で「undersampling + bagging を…
これは実は既に元ネタのあるテーマです。 Cross-validation for time series | Rob J Hyndman 個人的にはトレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルをやる場合はほぼ例外なくベイジアンモデリングで回すんですが、一般にベイズ系のモデルは例えばWAIC…
Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/…
これは前回の記事の補足です。もう見たまんまで「そもそも1クラスSVMの決定境界を具体的に描画してみたらどうなるんだろう？」という興味を持ったので、漫然と2次元でやってみます。前回の記事同様、1クラスSVMの推定に用いるのは{e1071}パッケージのsvm関数…
（注：ただの備忘録ゆえ、ほぼ確実に後で追記が出る見込みです）今回はコロナ社井手本の第3章を取り上げます。入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド作者: 井手剛出版社/メーカー: コロナ社発売日: 2015/02/19メディア: 単行本この商品を含むブログ…
Rパッケージ紹介ばかりが続いていて恐縮ですが。。。最近になってこんなものがFacebookからリリースされていたのを知りました。これはこれで使いやすそうだなと思ったんですが、実はGoogleからも同様のMCMCサンプリングベースの時系列分析向けCRANパッケージ…
今回は小ネタ。ボサーっとCRAN Task View: Machine Learningを眺めていたらこんなものを見つけました。これ、カラクリは簡単で単にR側にはデータのポインタしか渡さず、データの実体はストレージからオンライン（ストリーミング）で読み込むようにしていると…
この記事は4年前の以下の過去記事の続きです。大変遅まきながら*1、最近になって単変量時系列モデリングの手法としてARIMA / DLM以外にも幾つか方法があるのだということを知りました。一つは指数平滑法というかExponential Smoothing State Space Model (ET…
