【全統計学博士号泣】ガウス過程、撃沈。高度で柔軟なモデルがボロ負けする惨劇をどうぞ - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 本記事は、前回の記事の続編です。 前回の記事の内容を少しおさらいすると、データが急激に減った期間の平均を、どうすれば精度よく推定できるのか、というのがテーマでした。 具体的には、普段は各時点で500件のデータが得られているにもかかわらず、担当者が長期休暇に入ったことで、ある期間だけデータが1件しか得られなくなった、という極端な状況をシミュレーションしました。 そこで比較したのが、各時点の平均値を独立に推定するモデルと、 $$ \beta_t \sim Normal(

[nguyen-oi]

データが極小の期間に無理やり高度なモデル当てはめて撃沈するのデータサイエンスあるあるだな

[igni3]

読んでないけど使い方が悪いのでは