特徴量抽出 － カテゴリ変数と数値変数の取り扱い方 - 川雲さんの分析ブログ
1. 特徴量抽出とは 特徴量抽出（Feature Engineering）は機械学習の実応用において重要な工程です。 機械学習分野の大家であるAndrew Ng先生は次のように仰ったそうです（出典が見つからないので本当かは分かりません）。 "Coming up with feature is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. 'Applied machine learning' is basically feature engineering." 実際に、Kaggleでも良い特徴量を見つけられるかどうかが順位を左右することがあるそうです。 しかしながら、特徴量抽出はアカデミックな研究対象ではないので、網羅的な解説が中々見つかりません。 そんな中で良い資料がありましたので、この内容を簡単にまとめます。 ただし、前半のカ
Rで周波数解析や成分分解 - 日常メモ
今回は、まずこんなデータを考えてみる。 期間は2006/1/4〜2015/11/20。 Rのspec.pgramを使用してピリオドグラムを求める。 spec.pgramはデフォルトでは対数グラフを作成するが、今回は対数化は行わないので、log="no"を指定する。 > spec.pgram(y,log="no") このピリオドグラムから周波数0.1のところにピークがあることがわかる。つまり、原系列は周波数0.1（周期10）のデータであることがわかる。 このように、時系列データに隠されている周期性を解析できたわけだが、このような手法がスペクトル分析だ（理系学部を卒業した人には、常識中の常識ですね・・・）。 今回はスペクトル分析を、Rのパッケージstatsのspec.pgram関数を用いて行ったということ。 ちなみに、既にわかっていると思うが、原系列のデータは次のようにして作成した周期0.1の
多次元時系列の異常検知手法 sGMRFmix について /sGMRFmix - Speaker Deck
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ぼからんまとめ
週刊VOCALOIDランキングまとめ ここはニコニコ動画の週刊VOCALOIDランキング(ぼからん)をまとめたサイトです（管理人は元の動画作成者様ではありません）。 ご意見・ご要望は連絡・要望フォームまたはメールフォームまで。 このサイトは更新終了しています。 What's new? 2019/06/28 : #612追加2019/06/19 : #611追加過去の履歴 管理人ブログ 掲示板停止した。投票できないバグがあったが修正済み。 ただの自己満足の個人サイトだったのですが多くの方に来ていただき嬉しかったです。 私の思い付きでいろいろ変えてみたり運営方針もコロコロ変わったりで迷惑をかけましたが優しい人が多く助かりました。 私は少し休んでボカロ曲を楽しんでいこうと思います。 ありがとうございました。
ミクストリーム: VOCALOIDオリジナル曲の投稿数の推移をグラフにした人がいる件
2014年6月16日月曜日 VOCALOIDオリジナル曲の投稿数の推移をグラフにした人がいる件 メールで送信 BlogThis! Twitter で共有する Facebook で共有する Pinterest に共有 日々動画投稿サイトにアップされるVOCALOIDオリジナル曲だが、その推移をグラフ化している人がいるので取り上げてみた。 画像は＠Fritz777777さんの呟きから引用 ボカロオリジナル曲の投稿数をボカロ別にグラフ化 ツイッター上に、ニコニコに投稿されているVOCALOID曲の投稿数をボーカロイド別に集計してグラフ化した図が公開されている。すべての年代において初音ミクの作品が多数を占めているのがわかるが、その次に多いのがGUMI、その後をリンレン・IAで占めている形になっているのがわかる。詳細なデータはこれ以上公開されていない。 VOCALOIDオリジナル曲の投稿数グラフ
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