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
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
Pythonによるモンテカルロ法入門 - 人工知能に関する断創録
PRMLの11章で出てくるマルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov chain Monte Carlo methods: MCMC）。ベイズでは必須と呼ばれる手法だけれどいまいち理屈もありがたみもよくわからなくて読み飛ばしていました。 最近、ボルツマンマシンを勉強していて、ベイズと関係ないのにマルコフ連鎖やらギブスサンプラーやらが出てきて本格的にわからなくなってきたのでここらで気合を入れて勉強し直すことにしました。 参考にした書籍は「Rによるモンテカルロ法入門」です。PRMLと同じく黄色い本なので難易度が高そう・・・この本はR言語を使って説明がされていますが、それをPythonで実装しなおしてみようかなーと計画中。numpy、scipyの知らなかった機能をたくさん使うので勉強になりそう。 ただRにしかないパッケージを使われると途中で挫折する可能性が高い・・・あと内容が難しすぎて途中で挫折す
共役勾配法によるロジスティック回帰のパラメータ推定 - 人工知能に関する断創録
Courseraの機械学習ネタの続き。今回はロジスティック回帰をやってみます。回帰と付くのになぜか分類のアルゴリズム。以前、PRMLの数式をベースにロジスティック回帰（2010/4/30）を書いたけど今回はもっとシンプル。以下の3つの順にやってみたいと思います。 勾配降下法によるパラメータ最適化 共役勾配法（2014/4/14）によるパラメータ最適化（学習率いらない！速い！） 正則化項の導入と非線形分離 ロジスティック回帰は線形分離だけだと思ってたのだけど、データの高次の項を追加することで非線形分離もできるのか・・・ 使用したデータファイルなどはGithubにあります。 https://github.com/sylvan5/PRML/tree/master/ch4 勾配降下法によるパラメータ最適化 2クラスのロジスティック回帰は、y=0（負例）またはy=1（正例）を分類するタスク。ロジステ
Building NumPy and SciPy with GotoBLAS2
NumPyとSciPyをGotoBLAS2を使ってbuildした時のメモ。ここの通りにやっても出来なかったのでいろいろ試行錯誤した残骸。環境は以下の通り。 Linux MInt 12 32bit (Ubuntu 11.10ベース) Core2 Quad gcc-4.6 ちなみに私は共有ライブラリだけでやっていますのでstaticライブラリも欲しい人は適当に修正してください。 また、事前に/usr/local/libにLD_LIBRARY_PATHを通しておいてください。 ldconfigも適宜実行。 2012-Feb-27 修正 * NumPyのsite.cfgの表記を修正 * LAPACKのbuildを修正 2012-Mar-26 * 誤字を修正 * LAPACKのbuildを修正 GotoBLAS2 Ubuntu 11.10以降からはOpenBLASというパッケージが配布されています。
SciPyでベクトル量子化 - 人工知能に関する断創録
ベクトル量子化（Vector Quantization: VQ）とは、ベクトルで表されたデータ集合を有限個の代表的なパターン（セントロイド）に置き換える処理のことです。代表パターン（セントロイド）のリストはコードブック（code book）と呼ばれます。また、クラスタの番号をコードと呼びます。各ベクトルデータは、距離が一番近いコードに置き換えられます。大量のデータを少ない代表パターンで置き換えることができるためデータの圧縮に使えます。ただし、コードブックから元のデータは復元できないため非可逆圧縮になります。 コードブックを学習するためのアルゴリズムの代表例がk-meansクラスタリングです。ベクトルデータをクラスタリングして、各データをそのデータが属するクラスタのセントロイドに置き換えることでベクトル量子化が実現できます。 ベクトル量子化の応用 ベクトル量子化の応用例の一つに、前に取り上げ
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GitHub - amueller/scipy_2015_sklearn_tutorial: Scikit-Learn tutorial material for Scipy 2015