mahler-5のブックマーク / 2018年10月8日

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2018年10月8日のブックマーク (3件)

時系列予測システムProphetで外部説明変数を使った予測をする | 西陣に住むデータ分析屋のブログ
2017-9-13にProphetがv0.2へアップグレードされたときに機能がいくつも追加されました。その追加の中で使えそうな機能の一つとして『外部説明変数(additional regressor)を追加できるようになった』があります。これについて使い方の紹介とデモをやってみます。【予測モデル】従来のProphetの予測モデルは下記の数式で表されるモデルでした。ただしそれぞれ : 時刻における予測対象の値 : 時刻におけるトレンド成分の値 : 時刻における季節成分の値 : 時刻における祝日成分の値 : 誤差項です。 Prophetは過去に起こった値の変化を学習して、学習結果を未来に向かって延長するという予測モデルです。我々の予測問題は既に持っている過去のについてのを使って、未来のについてのを推定することです。しかし予測したい数字が、ある時間変化する要因に影響を受けること
mahler-5 2018/10/08
prophet
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Prophetでシンプルなモデルから始めるWeb系データの時系列予測
はじめまして、eurekaのBIチームでデータアナリストをしているクールガイ田中です。このtech blogで記事を書くのは初めてです。緊張します。好きなアニメは「さくら荘のペットな彼女」です。よろしくお願いします。この記事は eureka Engineering Advent Calendar 2017 — Qiitaの15日目の記事です。 14日目はコジスティックサーチことeurekaのESマスター小島さんの「【応用編】Elasticsearchの検索クエリを使いこなそう」でした。はじめに僕は、普段の業務ではSQLのクエリを書いてデータ抽出したり、GASをいじってスプレッドシートで色々やったりしていることが多いのですが、先日、時系列データの予測依頼が舞い込んできました。 Tokyo.Rでhoxo_mさんの発表を聞いてからずっと、Prophetを業務で使ってみたいと思っていた僕
mahler-5 2018/10/08
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[R] fb Prophet の解剖で学ぶベイズ時系列モデリング - ill-identified diary
初めに prophet のモデルの説明ハリボテの R言語なぜベイズ推定する必要があるのか結論補足: バージョン 0.3 で追加された機能について参考文献初めに昨年, KFAS, bsts と, いくつか R の時系列モデリングパッケージを紹介記事を書いた. FaceBook によって開発されたという prophet パッケージも紹介したかったところだが, 日本語での説明は既に公開されている hoxo_m 氏のものが網羅的であり, 使い方の解説としてはこれ以上やることがほぼないと言っていい. Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール from hoxo_m Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール from hoxo_m あとはあるとすれば紹介論文やヘルプの全訳くらいだが, そんな面倒 (かつ退屈) なことはしたくない. そこで, pro
mahler-5 2018/10/08
rstan

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状態空間モデル

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