最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」：AutoML OSS入門（6）（1/4 ページ） AutoML OSSを紹介する本連載第6回は、ローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」を解説します。さまざまな機械学習ライブラリのラッパーであるPyCaretは、データ分析のあらゆる工程でコードの行数を削減します。
Pythonによる状態空間モデル | Logics of Blue
最終更新：2017年06月06日 Pythonを用いた、状態空間モデルの実装方法について説明します。 なお、正規線形状態空間モデル（動的線形モデル）のみをここでは扱います。 Pythonを使えば、カルマンフィルタや最尤法によるパラメタ推定を短いコードで簡潔に実装することができます。 なお、この記事ではOSはWindows。Pythonは『Python 3.6.0 :: Anaconda custom (64-bit)』を使用して、JupyterNotebook上で計算を実行しました。 JupyterNotebookの出力はリンク先を参照してください。 目次 状態空間モデルとPython時系列分析 データの読み込み ローカルレベルモデルの推定 ローカル線形トレンドモデルの推定 季節変動の取り込み 推定するパラメタの数を減らす モデルの比較と将来予測 1．状態空間モデルとPython時系列分析
Pythonでデータ分析：Prophetを使ってビットコインの予測（笑）をやってみる - データサイエンティスト(仮)
導入 直近、これといって緊急の業務がなく、「自分の時間だ何勉強しようかなー」とPyStanとかをいじっていた矢先、「暇なら技術調査やってよ、Deep Learning的な何かとか」というお達しがきました。あいにく私は天邪鬼なので、２つ返事をして気になっていたけど触っていなかったProphetを調べることにしたのでした。 注：仕事はちゃんとしました（Seq2Seqの論文や書籍見て簡単な実装をしました）。 Prophet Facebookが出した時系列予測のツールです。 facebook.github.io すでに様々な方が紹介をしたり、Contributeしていたりするので、釈迦に説法感がありますが、このツールの良い点は、簡単に（分析の専門知識がなくても）ある程度それらしい予測値を出してくれるところです。ビジネス側でデータを活用したい場合や、分析者でもいったん簡単にデータから言えることを見て
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