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PPCAで画像を圧縮してみる

確率論的主成分分析(PPCA)という手法があります。隠れ変数によってデータが生成されているモデルを考えて、小さな次元のデータから、元のデータを再現したり、似たデータを得る手法です。結果をまとめて、pythonで実装してみます。
Python R

Tensorflow のgraph modeをeager modeに変える

tensorflowには、graph modeとeager execution mode があります。graph mode と eager execution modeを切り替える方法と、何故それを行うかを解説します。
Python R

Tensorflow で自作損失関数(Custom Loss Function)を使う

tensoflowの中で、自作損失関数(custom loss function )を使ってモデルを学習させる方法を説明しています。tensorの説明から始まって、簡単なデータでcustom loss を使う所までを解説します。
Python R

pandas のmelt関数の解説

pandasのnelt関数の使い方をコード例を交えて解説します。エクセルにまとめられているような、横長のデータを縦長に変換する関数がmeltです。
Python R

K-means 法のpythonによる実装

K-means をpythonで実装する記事です。irisデータをクラスタリングします。計算の詳細や、実装のポイントなどを解説します。
Python R

pythonからRのデータセットを使う

pythonからでもRのデータセットが呼び出せます。統計の勉強をすると、色々なデータを使いたくなりますが、統計で最初に使いたいのはエクセルにまとまっているようなテーブルデータです。Rに収納されているデータが大変役に立ちます。
Python R

分散分析の原理と計算方法

有用な統計手法の一つに、分散分析があります。例えば、適切な実験計画に基づいて実験をした時の結果の解析や、日々蓄積しているデータの変化点の分析などに使う事が出来ます。
Python R

PythonClassの関数は、引数だけ更新しても駄目

python でクラスを使って少し複雑な事をしようとした時にはまりました。python でclass の中に引数を取る関数を定義した時、引数でなくて関数を更新しないといけないという話です。
時系列分析

定常確率過程とMAモデル

時系列データを予測するために、簡単な確率モデルを考えます。モデルを考える上で、確率過程を使います。その中で、定常確率過程が大事です。今回の記事では、定常な時系列モデルであるMAモデルを解説します。
時系列分析

時系列分析の話~相関係数~

時系列データの基本的な統計量に、自己相関係数があります。自己相関係数ををグラフにしたものは、コレログラムと呼ばれます。この記事では相関係数の簡単な性質をまとめ、pythonで実装します。また、コレログラムの描画をした後に、データのトレンド除去をします。
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