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はじめに なんか変なタイトルですが、この記事では次のような現象について考えます。 これはぱっと見は通常の重回帰モデルですが、よく見るとの回帰係数はの関数になっています。本記事ではこういった 間の未知の（非線形かもしれない）交互作用について考えることを目的とします。 どういった状況でこんなよくわからないモデルを考えないといけないのでしょうか？ 例えば、とあるシステムの開発プロジェクトの開発にかかる工数を分析するモデルだとして、目的変数 が開発期間、説明変数 が開発規模（人数）、が開発者のコミュ力だとしましょう（※ 単なる例なので現象の妥当性は気にしてはいけません）。 小規模（が小）ならばコミュニケーションを取る相手が少なく文脈も常に共有しているため、コミュ力の影響は小さいと考えられます。つまり、は小さくなります。 一方で規模が大きくなる（が大きくなる）ほどコミュニケーションを取る相手が多く、
自己組織化型状態空間モデルのコード（未完成） - Qiita
動機 変化点検知などで精度の高い時系列予測モデルが必要になったため、コード作成を試みてみた。結果を先に書きます。「スゲー精度のいいのが出来たゼ！（ﾄﾞﾔァッ」ってしたかったのですが、挙動がおかしい中途半端なコードが出来上がりました...orz 今後、修正でき次第上げ直します。。 参考文献 予測にいかす統計モデリングの基本―ベイズ統計入門から応用まで 時系列解析入門 ベイズ統計データ解析 (Rで学ぶデータサイエンス 3) 知識発見と自己組織型の統計モデル 自己組織化型状態空間モデルを用いた運動軌跡のフィルタリング 初期分布探索付き自己組織化状態空間モデルによる金融時系列解析の最前線：t分布付き確率的ボラティリティ変動モデルへの応用 「初期分布探索付き自己組織化状態空間モデルによる金融時系列解析の最前線：t分布付き確率的ボラティリティ変動モデルへの応用」はモンテカルロフィルタの課題がまとめられ
大丈夫？クラウド時代のバックアップ方法を考える～EverNoteとDropboxと1Passwordなど
大丈夫？クラウド時代のバックアップ方法を考える～EverNoteとDropboxと1Passwordなど EverNoteやDropBox、1Password等のクラウドサービスは 便利すぎて今では僕の暮らしに欠かせないものになりました。 クラウドサービスへの依存率が高まれば高まるほど、 このデータを失った時の危険度 は、とてつもない状態になります。 ていうか既に僕はなっています。EverNoteには多くの情報を集約していますし、 全てのパスワードは1Passwordに頼りきりで覚えていません。 DropBoxにも大事なデータが結構あります。 クラウドにそんな大事なデータを預けては駄目だという意見もあるでしょうが、 これから先はもう、そういう事言ってる時代ではなくなると思うのです。 しかしながら万が一の場合にどう対処するかは切実な問題です。 皆さんはいったいどうしていますか？ 僕は主にWi
HueでHadoopをWeb UIから使う - Tech Blog
Hue とは Hadoopは基本的にコマンドラインやJavaから操作する。そのため、初心者にはハードルが少々高い。 実は、オープンソースのWeb UIがApacheで開発されている。Web UIを用いることで、操作が単純になり、学習コストも低減される。 今回は、そのHueをインストールして使ってみる。 Hueの公式ホームページ： http://cloudera.github.io/hue/ HueのGitHubページ： https://github.com/cloudera/hue Hueのインストール 0. Hadoop環境を構築する。 カンタンにHadoop環境を試用するには、Cloudera社が提供しているVMイメージを用いるよい。ClouderaのダウンロードページからVMをダウンロードし、VMWare Playerで立ち上げれば、すでにHadoop環境が整っている。詳細は下記のエ
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https://staff.aist.go.jp/naoyuki.ichimura/research/nng_ssm/papers/sossm_cvim01july.pdf
