時系列解析ノート 目次 時系列解析ノート 時系列データの表記法 統計量 時系列データの統計量 定常確率過程 周期モデル 定常なシステムの定義 自己回帰モデル : AR(p) ARモデルの次数と自己回帰係数の推定 移動平均モデル : MA(q) ARMA(p,q) ARIMA(p,q) 非定常性を取り除く 定常な時系列データの性質 パラメーター推定の方法 ARIMAモデルから状態空間モデルへ 状態ベクトルによるシステムモデルの記述 状態ベクトルの表記法 トレンドモデル 季節調整モデル 線形ガウス状態空間モデル 一般状態空間モデル 条件付き周辺分布による予測計算 予測分布 フィルタリング分布(フィルタ分布) 平滑化分布 固定区間平滑化 状態ベクトルの推定と予測誤差 状態ベクトルの拡大 固定ラグ平滑化 固有点平滑化 状態空間モデルのパラメーター推定 最尤法によるパラメーター推定学習 拡大状態ベク
Inc.:どんなスキルだって、身につけるには何らかの恐怖を克服しなきゃいけない。リーダーシップの習得も同じだ。 恐怖を克服する第一歩は、事前準備にある。2003年、私はバグダッドで海軍特殊部隊(SEALs)を率いていた。メンバーに実戦経験はなく、自分たちがどれほど訓練されているのか、知る由もなかった。だが、初めての銃撃戦で、誰一人として怖気づく者はいなかった。全員が、戦闘から逃げようとせずに、最善の努力を尽くしたのだ。 チームを率いることには、多くの恐怖が伴う。起業家は、会社の成長に伴い、その恐怖に直面することになる。当初は"アイデアを持った熱意ある人"でよかったのに、いずれリーダー、マネジャー、そして、インスピレーションを与える存在と見られるようになるのだ。この一連のプロセスは、思っていたよりもずっと早く訪れる。リーダーである以上、この課題を避けることはできないのだ。だから、それに対処で
Chromium Notes: Ninja, a new build system ChromeをWindowsから移植し始めたとき、我々はSconsを使ってChromeをビルドしようとした。Sconsは、正しく動作して、使い方も簡単であった。しかし、開発を始めてすぐに、Sconsはとても遅いということに気がついた。ソースを実際にビルドし始めるまでに、40秒もかかるのだ。Sconsが全面的に悪いというわけでもない。Chromeのビルドは、たったひとつの実行ファイルのために、WebKitも含めて、30000ものファイルがあるのだ。 結局、私はLinuxビルドのために、単にMakefileを使うことにした。これは、我々のビルドシステムが、メタビルドシステム、すなわち、WindowsやMac用のビルドファイルを生成するビルドシステムだったから可能だったのだ。開発を進めるほどに、私はどんどんビルド
いままで「SCons とか gyp とか、なんで C++ のシステムに python 入れなあかんねん」とか「せっかく python 入れたのに windows でビルドするには cygwin 版が必要とかいい加減にしろ」とか色んな事があったのですが、ninja を使う事で悩みが解消するかもしれません。 Ninja, a small build system with a focus on speed Ninja is a small build system with a focus on speed. It differs from other build systems in two majo... http://martine.github.io/ninja/ 如何にも外国人ウケしそうなプロジェクト名です。 ninja は chromium ブラウザの開発者が現行のビルドシステムに
With the increasing advances in hardware technology for data collection, and advances in software technology (databases) for data organization, computer scientists have increasingly participated in the latest advancements of the outlier analysis field. Computer scientists, specifically, approach this field based on their practical experiences in managing large amounts of data, and with far fewer a
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです.数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です.引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください. 以下,エラッタ. * 52 of 80:KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80:2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80:AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80:βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
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