Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

[輪読]時系列解析入門 5章

ysekky
April 08, 2015
Science
1
290

[輪読]時系列解析入門 5章

ysekky

April 08, 2015
Tweet

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
1.7k
[論文紹介] A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets (Recsys2020) / recsys20-reading-gunosy-datapub
ysekky
3
2.4k
JSAI2020 OS-12 広告とAI オープニング / JSAI2020-OS-12-ads-and-ai-opening
ysekky
0
1.8k
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
710
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
2.4k
Gunosyにおけるニュース記事推薦/ news-recommendation-in-gunosy-webdbf2019
ysekky
1
1.3k
DEIM2019技術報告セッション - Gunosyの研究開発 / deim-2019-sponsor-session-gunosy-research
ysekky
0
850
Analysis of Bias in Gathering Information Between User Attributes in News Application (ABCCS 2018)
ysekky
1
2.1k
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
3.7k

Other Decks in Science

See All in Science
量子コンピュータとデータサイエンティスト
fuyu_quant0
0
130
構造活性フォーラム2023-山﨑担当分
yamasakih
0
310
Machine Learning for Materials (Lecture 1)
aronwalsh
1
1.5k
DEIM2024 チュートリアル ～AWSで生成AIのRAGを使ったチャットボットを作ってみよう～
yamahiro
2
570
iRIC v4 Solvers
nkmr_rl
0
3k
Design of three-dimensional binary manipulators based on the KS statistic and maximum empty circles (IECON2023)
konakalab
0
220
SIGDIAL論文読み会: PGTask: Introducing the Task of Profile Generation from Dialogues
kaiyo3
0
100
名古屋市立大学データサイエンス学部 夏のオープンキャンパス模擬授業20230818
ncu_ds
0
930
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
260
脳とAIは似ているか ― NeuroAI の挑戦
ykamit
9
6.8k
Yasuke
drawsbygba
0
610
HAS Dark Site Orientation
astronomyhouston
0
4.9k

Featured

See All Featured
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
318
37k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
31
12k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1355
200k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
658
120k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
59
5k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
288
19k
The Language of Interfaces
destraynor
151
23k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
22
3.9k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
115
18k
Infographics Made Easy
chrislema
237
18k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
226
51k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
72
5.1k

Transcript

  1. 時系列解析入門    5章 最小２乗法 Yoshifumi  Seki  (Gunosy  Inc)   2015.04.07

  2. 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  

     

  3. 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  

  4. 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. 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  

  6. 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
  7. None