seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory notes or the paper. Visit the installation page to see how you can download the package and get started with it. You can browse the example gallery
KalmanFilter の動きを可視化する 一次元版 - StatsFragments
KalmanFilter をきちんと理解したいのだが いまいち 具体的な動作がわからない、、、ということで実装 & 可視化してみた。 KalmanFilter とは 誤差が乗っているであろう観測値の系列について、直前の観測と現在の観測を用いて 真の状態を推定する手法。例えば GPSで取得した位置情報から、正しい位置を推定する 取得可能な経済指標から 真の景気の状態を推定する カルマンフィルター - Wikipedia 理論 はてなの TeX 記法で うまく数式がかけないところがあるので 英語版 wikipedia の数式を使う。KalmanFilter はある時点で観測を行うたびに 入力値を使って次の状態を予測するとともに、現時点の予測値を補正する処理を繰り返す。 予測: k-1 時点の値を利用して予測した k 時点での"真値の予測値" k-1 時点の値を利用して予測した k 時点での「真
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Data Visualization in Python - theDevMasters
