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で美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
