Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
[輪読]時系列解析入門 5章
Search
ysekky
April 08, 2015
Science
1
320
[輪読]時系列解析入門 5章
ysekky
April 08, 2015
Tweet
Share
More Decks by ysekky
See All by ysekky
スタートアップの開発サイクルに学ぶ 研究活動の進め方 / research practices inspired by startup business strategy
ysekky
0
2.1k
[論文紹介] A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets (Recsys2020) / recsys20-reading-gunosy-datapub
ysekky
3
2.7k
JSAI2020 OS-12 広告とAI オープニング / JSAI2020-OS-12-ads-and-ai-opening
ysekky
0
2.1k
JSAI2020インダストリアルセッション - Gunosyにおける研究開発 / jsai2020-gunosy-rd-examples
ysekky
1
760
ウェブサービス事業者における研究開発インターン[株式会社Gunosy] - テキストアナリティクスシンポジウム2019 / research-intern-case-study-at-gunosy
ysekky
0
2.8k
Gunosyにおけるニュース記事推薦/ news-recommendation-in-gunosy-webdbf2019
ysekky
1
1.5k
DEIM2019技術報告セッション - Gunosyの研究開発 / deim-2019-sponsor-session-gunosy-research
ysekky
0
1.1k
Analysis of Bias in Gathering Information Between User Attributes in News Application (ABCCS 2018)
ysekky
1
2.3k
世代による政治ニュース記事の閲覧傾向の違いの分析 - JSAI2018 / Analysis of differences in viewing behavior of politics news by age
ysekky
0
3.9k
Other Decks in Science
See All in Science
生成検索エンジン最適化に関する研究の紹介
ynakano
2
1k
ほたるのひかり/RayTracingCamp10
kugimasa
1
710
3次元点群を利用した植物の葉の自動セグメンテーションについて
kentaitakura
2
1.2k
統計学入門講座 第1回スライド
techmathproject
0
340
Machine Learning for Materials (Challenge)
aronwalsh
0
290
Hakonwa-Quaternion
hiranabe
1
100
[第62回 CV勉強会@関東] Long-CLIP: Unlocking the Long-Text Capability of CLIP / kantoCV 62th ECCV 2024
lychee1223
1
940
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
0
1.1k
高校生就活へのDA導入の提案
shunyanoda
0
220
07_浮世満理子_アイディア高等学院学院長_一般社団法人全国心理業連合会代表理事_紹介資料.pdf
sip3ristex
0
470
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
100
統計学入門講座 第4回スライド
techmathproject
0
140
Featured
See All Featured
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.2k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Bash Introduction
62gerente
614
210k
Transcript
時系列解析入門 5章 最小2乗法 Yoshifumi Seki (Gunosy Inc) 2015.04.07
5.1 回帰モデルと最小2乗法 • ynを目的変数, xn1,..,xnmを説明変数とすると き以下を回帰モデルという • 行列を用いて以下のように表現できる
5.1 回帰モデルと最小2乗法 • 回帰モデルの対数尤度を最大にする回帰係 数aを求めるためには以下を最小化すればよ い • これを最小2乗法と呼ぶ
5.3 AICによる次数選択 • 次数: 説明変数の個数m • AICによって説明変数の個数を選択するため にはj個の変数を用いた回帰モデルのAIC_jを 求め最小となるjを選択すればよい
5.4 データの追加と分割処理 • 全データメモリに乗せると計算は辛い • 一部のデータから求められていれば,データ を追加してパラメータを更新することは容易で ある
5.5 AICによる変数選択 • 5.3節でみたような形は説明変数を採用する 優先順位が決められているケース • 本節では優先順位も決める – 説明変数の優先順位のインデックスベクトル
• 上記のモデルから最適なモデルを選択する – 個のモデルができる
None