Riiid Answer Correctness Prediction | Kaggle
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4-4_時系列データの解析
4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 4-4 時系列データ解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 2020年5月11日 4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 概要 • 本節では，まず時系列とは何か，時系列データ解析の⽬的は何か など時系列データ解析の概略について学びます． • 次に，時系列データがもつトレンド，周期性，季節性，ノイズに ついてその意味を学ぶとともに、移動平均，階差などによる情報 抽出の⽅法とスペクトや相関関数による特徴可視化を学びます． • さらに，時系列モデルを⽤いた予
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
時系列データにCross validationするときの注意点 - 勉強の記録
はじめに 論文ではなく、以下の記事から。 towardsdatascience.com splitting a time series without causing data leakage using nested cross-validation to obtain an unbiased estimate of error on an independent test set cross-validation with datasets that contain mltiple time series とのこと。時系列データからleakさせずにtest set, validation setをどう取れば良いか悩んでいて発見。 わかりやすくまとまっていてありがたい。 通常のnested cross validationについては以下を。 univprof.com blog.ameda
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時系列データの機械学習資料まとめ - yukinagae
Gallery of examples — tslearn 0.6.3 documentation
Top 4 Time Series Feature Engineering Lessons From Kaggle
The easy way to compute and visualize the time & frequency domain correlation (codes included)
Time Series ⏰⌛️Tutorial
Pythonでサクッと作れる時系列の予測モデルNeuralProphet（≒FacebookのProphet × Deep Learning）
GitHub - unit8co/darts: A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3299869.3320247
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3290607.3312912
Masanari Kimura on Twitter: "現実の時系列データにおける異常検知は，ある一点における異常の検知だけじゃなくて，ある範囲にまたがった異常の場合も多いよねってことで，それを適切に評価する評価指標の実装です． sklearnライクに呼び出せて便利だと思います．何卒．… https://t.co/ozdqfvovfH"
GitHub - CompML/PRTS: Unofficial Python implementation of "Precision and Recall for Time Series".
CompML: Precision and Recall for Time Series