複数のセンサ、機器を連動した計測システム、気体用のオリジナルセンサ、 独立系のシステムインテグレータの長所を生かし、特定の機器やメーカーに依存しない計測システム構築や、関連するシミュレーションソフトの開発等のご要望にお応えしています。
複数のセンサ、機器を連動した計測システム、気体用のオリジナルセンサ、 独立系のシステムインテグレータの長所を生かし、特定の機器やメーカーに依存しない計測システム構築や、関連するシミュレーションソフトの開発等のご要望にお応えしています。
概要 ベイズ構造時系列モデリングを行う bsts パッケージは最近リリースされたばかりである. このパッケージはまだ (日本語の) 情報が少ないため, ここで理論と応用例を包括的に説明することを試みる. bsts とは, Bayesian Structural Time Series, つまりベイズ (ベイジアン) 構造時系列モデルの略称である. 某有名IT企業の某有名データサイエンティストの方が bsts パッケージの入門記事 tjo.hatenablog.com を書いていたが, より詳細で広範な説明がほしいところであった. 奇しくも bsts の開発者もこの方と同じ企業に所属しているので, 何か特別な思い入れがあるのかとも思ったが, 本人はなかなかより詳細な記事を書く気配がないため, しびれを切らして自分が書くことにした (あてつけではない). この記事の残りの構成は次の通り. まず
そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定(t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど) t検定 カイ二乗検定 ANOVA(分散分析) その他の検定 重回帰分析(線形回帰モデル) 一般化線形モデル(GLM:ロジスティック回帰・ポアソン回帰など) ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化(L1 / L2ノルム
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