現実の風景を画像で見れるナビ！パイオニアの新型サイバーナビがクラウドを使いまくりです
現実の風景を画像で見れるナビ！パイオニアの新型サイバーナビがクラウドを使いまくりです2013.05.08 14:30 たまに運転するくらいだけど、こりゃよさげ...。 パイオニアのカロッツェリアから新しいサイバーナビが発表されました。で、そのサイバーナビなんだけど、カーナビがクラウドと連携されて、けっこうすごい機能が追加されました。これは使う人増えたら、かなり便利になりそうです。 その新機能が｢スマートループ アイ｣で、画像の下にある説明文通り｢行く先の現実を視る｣ことができちゃうというもの。 ｢スマートループ アイ｣は記号や文字や数値を元に、あらかじめ設定されたスポット通過時に、自動的に写真が撮影され、画像がクラウドにアップロードされます。その画像がクラウドで解析され、後続の車など、ドライバーのニーズにあわせて情報配信されるというもの。 画像と3行の文章で簡単に説明しますと... ナビが
R言語を用いた自己回帰モデルによる株価予測を試してみた - Y's note
一番売れてる株の雑誌ZAiが作った「株」入門 改訂版 作者: ダイヤモンド・ザイ編集部出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2009/03/27メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 71回この商品を含むブログ (13件) を見る 株価予測 欧州の経済不安により円高/日本株安が深刻になっています。トレーダーとしてはこのBigWaveを見過ごす訳にはいかないですが、「もうはまだなり、まだはもうなり」という言葉があるように投資のタイミングは非常に難しいものです。ここでは投資理論を語るのではなく、機械学習で株価を予測する事を試してみます。今回採用する予測Modelは自己回帰Model(AR)です。ARは時系列データ解析によく用いられます。AR処理はR言語のar関数を用います。 AR(AutoRegressive)Model ARModel - 自己回帰モデル ARModelは時系列解析
Small Data Scientist Memorandum R+BUGSで時系列データを階層ベイズモデル（AR model）で解析する (1) BUGS編
ほんとの薬を投与した場合にTreat = 1になっています。 RからWinBUGSを動かす方法のセットアップは久保先生の本に載っているので割愛します（要望があればインストールから詳しく書きます）。データを見て時系列がわりとなめらかであること、今回は薬によって減少したか（増加したか）の傾きを知りたいことなどからAR modelを採用しました。BUGSコードは以下になりました。 2～9行目がモデルの数式をBUGSコードに直したものに相当し、11～42行目が事前分布の設定になります。ざっと説明します。 ・（3行目, 6行目） mu.yは真の値でそこからノイズ（機器の測定誤差みたいなものを想定）を加えて観測値Yが得られます。 ・（4行目） mu.yの初期値は人によらないbaseline.0と個体差baseline[i]に分けて推定します。このようにするとbaseline.0は無情報事前分布、個体差
F.5.10. ARモデル | R Financial & Marketing Library
auto.arima( nottem ) decompose()関数を使用して、nottem のデータの構成要素を確認し、 てみました。 data4 <-decompose( nottem ) plot( data4 ) 季節変動要素（seasonal）を取得しマトリクスに変換しました。 data4$seasonal data5 <- as.matrix( data4$seasonal ) ar()関数で算出した、13次の係数を使用して、モデルを作成してみます。 まずは、nottem をマトリックスに変換します。 dat <- as.matrix( nottem ) 式に係数を割り当て、各変数に入る値を nottem から抽出しました。 n <- 1 i <- 1 j <- 1 xn <- matrix( 0, 240, 13 ) while( j < 14 ){ while(
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