公式を読めばわかるのですが，毎回ググっているので備忘録としてまとめておきます． 準備 .NET 5.0 SDKをインストールします． VSCodeを開いてC#拡張をインストールします． プロジェクトの作成 VSCodeでCtrl+@でターミナルを開き，以下のように入力するとC#…

この本を読んで勉強していますがすぐに忘れてしまうので備忘録として． 線形ガウス状態空間モデルの状態方程式，観測方程式は， ローカルレベルモデル ローカルレベルモデルの状態方程式，観測方程式は， なので一般形との対応は， ローカル線形トレンドモデ…

Facebookが提供している時系列予測ツールのOSS，Prophetの使い方を備忘録的に残しておきます*1． 動作確認したProphetのバージョンは1.0です． 基本的な使い方 飽和するトレンドのモデリング トレンドの変化点のモデリング 季節成分のモデリング 条件付き季…

外部ライブラリの準備 install.packages("bayesplot") install.packages("dplyr") library(bayesplot) MCMCの結果のプロットに便利なbayesplotを入れます．なぜか依存パッケージのdplyrが自動で入らなかったので別途入れる必要がありました． 問題設定 ある…

RからStanを使うための勉強をしていきます． rstanとRtoolsのインストール > install.packages('rstan', repos='https://cloud.r-project.org/', dependencies=TRUE) > pkgbuild::has_build_tools(debug=TRUE) > install.packages("rstudioapi") テキストに…

仕事で時系列データ分析をする必要があり，状態空間モデルを使ってみようと思ったのですが，PythonよりRの情報が多いため，まずはRの復讐から始めます． この記事ではggplot2を用いたグラフ描画方法を備忘録として残しておきます． ggplot2パッケージのイン…

この記事は，機械学習工学 / MLSE Advent Calendar 2018 - Qiitaの2日目の記事です． tl;dr 機械学習を利用したデータ分析をインタラクティブにサポートしながら，同時にユーザのデータ分析に関する知識習得を支援するPythonライブラリ「MALSS interactive」…

英語論文を書いていて，主にIntroductionでResearch questionsとContributionsを書く時に，毎回「どんな表現があったかな？」と調べている気がするのでメモしておきます．参考にした論文は，読んでいてこの人の書き方は上手だなと思ったものや，早稲田大学の…

Vimゆるふわ勢（自分）向けの備忘録です．Vim8.1で端末ウィンドウがサポートされました． ぜひ使いたいのですがゼロ（ソースコード）から環境構築するのはちょっと，という場合， vim-win32-installerか，vim-jp(vim-kaoriya)からバイナリーをダウンロードし…

Podcastで@t_wadaさんが薦めていたので読んでみました． ajito.fm正直信者本臭いな，と思っていたのですが，仕事のプレゼンにも活かせそうな知見が得られたのでまとめておこうと思います． 特にQA対策として，考えられる質問をクラスタリングして，クラスタ…

TwitterのTLで見かけて興味を持ったので読んでみました．Waiting Lines as a Marketing Issue Michel Kostecki European Management Journal Vol. 14, No. 3, pp. 295-303, 1996 www.sciencedirect.com色々なサービスの待ち時間について論じたものです． 待…

再来週，国際会議で発表するのですが，私の英語力だと原稿作って暗記していくのが必須です．そこで，合成音声に原稿喋らせて，シャドーイングの練習できないかな？と考えました*1．ちょうど先月，Google Cloud Platform（GCP）でCloud Text-to-Speech（TTS）…

言わずと知れた名著「日本語の作文技術」． 自分が作文をするときだけでなく，人の文章を添削するときにも，なぜ直した方がよいのかをしっかり説明できるようになります．普段から特に気をつけておきたい点，なかでも覚えておけばすぐに使える注意点を備忘の…

はてなブログでは， [tex: e^{i\pi} + 1 = 0]とかくと， と表示されます．また，冒頭に <p style="display: none;">[tex: ]</p>と書いておけば， \begin{align} e^{i\pi} + 1 = 0 \end{align}と書いても \begin{align} e^{i\pi} + 1 = 0 \end{align} と表示されます．ですが， [tex: \sigma…

The International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 2006 の論文． hal.archives-ouvertes.fr強化学習において，報酬と初期値の決め方大事だよね，という話． 2値報酬＆一様初期値の場合 ゴール状態の報酬が，それ以外の報酬がのとき，も…

scikit-learnのStratifiedKFoldが0.18.2から0.19.0への変更で、実行結果が異なるようになりました。 それも、shuffle=Trueとしたときだけです。 StratifiedKFoldは識別の際にラベルの数の偏りを考慮した分割をするため有用ですが、 このことを覚えておいた方…

サマリー ICLR 2018に投稿されてdouble-bline review中の論文。 主張：強化学習の難しさには、タスク自体の難しさと最適化の難しさの2種類があり、これらは分けて考えるべきである 提案：最近傍法に基づく最適化不要な強化学習手法 考察 Double PendulumやCa…

評判に違わずとても良い本でした。 副題に「Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」とあるように実装を重視しており、単純パーセプトロンから多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワークまで、丁寧な解説で実装方法を理解することができます…

長いこと持ち運び用のノートPC（1kg以下）を探していたのですが，気がついたらAmazonでLGのgramが安くなっていたので買ってしまいました． このPCはメモリ4GBということで購入を躊躇していたのですが，以下の記事をみるとメモリの積み増しができそうだという…

機械学習によるデータ分析について，できるだけ広く浅くまとめてみました．アルゴリズムの詳細やツールの使い方などにはほとんど触れず， 実際にデータ分析を行う際の注意点などに重きをおいています． 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from canard0328

PyPIのDocumentation Hostingを利用して自作パッケージのマニュアル等を登録します． 登録したドキュメントは http://pythonhosted.org/<project_name>で見ることができます．登録の仕方は以下の通り． ドキュメントを用意する 今回はSphinxを利用してドキュメントを作成し</project_name>…

.pypircをホームディレクトリ（Win8ならC:\Users\Owner) ※パスワード直書きなので注意 [distutils] # this tells distutils what package indexes you can push to index-servers = pypi # the live PyPI pypitest # test PyPI [pypi] # authentication deta…

サルでもわかるGit入門 〜バージョン管理を使いこなそう〜 | どこでもプロジェクト管理バックログ git status git add . git commit -m "comment" git push -u <name> master チケット駆動開発 github上でissueを作成する トピックブランチを作成する git checkout</name>…

モジュールのインポート方法いろいろ — Python School 2.0.0 documentationGithubにPythonのライブラリをあげてpipでインストールする | junion blogtkamishima (Toshihiro Kamishima) · GitHub[Python] setuptools - SumiTomohikoの日記https://pypi.python…

scikit-learnが0.15.0になってRandom Forestが速くなったと言っているので試してみました． Huge speed and memory improvements to random forests (and extra trees) that also benefit better from parallel computing ベンチマーク用のコードは以下 tota…

read_csv data = pd.io.parsers.read_csv('c:\test.csv', sep=',', header=None, na_values=['-'], dtype={0:'str', 1:'str', 2:'str', 3:'str'}) 文字列置換 data[0].replace('(\d{4})(\d{2})(\d{2})', '\\1-\\2-\\3', regex=True, inplace=True) groupby d…