ボカロ楽曲のニコニコ動画投稿数を時系列解析する - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
ニコニコ動画への投稿数を時系列解析する。 どんなときに投稿数が増減するか、またその予測をする。 事後(というか事前にもわかっていたけど)ボカロの誕生日に投稿数が跳ね上がっていた。 解析結果を見た先輩が 「この2年ほどで初音ミクの誕生日(8月31日)に投稿数も変化点スコアも低下傾向にあるから、オワコン化してきてるんじゃないの?」 と指摘され激怒した。ただ、誕生日での観測に限っていうと、投稿数はなんとなくシグモイドカーブに乗っていて、が2年くらいな気がする。 変化点検出には昔動かせなくて悔しかった、ChangeAnomalyDetectionを使う。 ベイズ変化点検出bcpパッケージも使う。 時系列データでは、データがランダムウォークしているか否か、が重要で、Phillips–Perron testで検定できる。 今回のデータは p=0.01 で、帰無仮説：ランダムウォークである は棄却された
カーネル法の新展開 ー その理論と応用 ー
1 福水 健次 統計数理研究所 ／ 総合研究大学院大学 第15回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2012） 2012.11.7‐9. @筑波大学東京キャンパス カーネル法の新展開 ー その理論と応用 ー Outline 2 1. イントロダクション： カーネル法の概要 2. 確率分布の表現としてのカーネル法 3. 条件付確率の表現と推定精度 4. カーネル推論則 5. おわりに データの高次元性，非線形性 • 高次元データに潜む非線形性，複雑な構造 生物，遺伝，文書，ソーシャルネットワーク，宇宙，気象，… • データの非線形性の抽出 Common practice: (X, Y, Z) (X, Y, Z, X2, Y2, Z2, XY, YZ, ZX, …) • 高次元性に伴う計算量爆発 例） 10,000 次元データに２次特徴を加えると 特徴空間の次元 = 10000C1 +
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
