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時系列データ分析の処理でやってはいけないこと（反省を含めて） - Qiita
（追記1）用語（"in-sample", "out-of-sample")の使い方が不適切との指摘をいただきました．本記事の後半部にこの点，追記いたしました． （追記2）を後半部に加えました． Qiita投稿した後，内容の誤りに気がついても，手間を惜しんでそのままになってしまいがちである．ごく小さな誤記であればまだいいが，理論的な誤りや勘違いにおいては，間違った発信が続いていることには違いなく，反省しなければならない．（記事削除が手っ取り早いのですが，「いいね」がついていたりすると削除も失礼かと... ） さて，以前 回帰モデルの比較 - ARMA vs. Random Forest Regression - Qiita で時系列データからLag（遅れ）を特徴量として使う Random Forest回帰のやり方を紹介している． 今回は単変量の時系列データであるが，いくつかの過去のデータ使っ
GTC2017 - Tesla V100 と CUDA9.0 - KaiGaiの俺メモ
今年のGTCはジェンスン・ファンCEOの基調講演が3日目に設定されており、そこでVolta世代の新製品 Tesla V100 と、それを搭載するDGX-1などサーバ製品とGPUクラウドが発表された。 4日間の日程のうち、情報の解禁が3日目の正午なので、その後は慌ただしくVoltaのアーキテクチャや、関連するCUDA9新機能のセッションに参加。 聞くべきセッションが被っちゃったりもしたので、できれば基調講演は初日の方が日程に余裕はあったかなぁ…。 Tesla V100について 5120CUDAコア、16GB(HBM2; 900GB/s)のメモリを搭載するまさに化け物プロセッサ。 デバイス全体で80個のSMを搭載する。SMあたりの構成は64CUDA CoreなのでPascalと同等だが、目新しい基軸としてTensor Coreという新しい計算ユニットが追加されている（SMあたり8個 = 全体で
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