この記事で言いたいこと import pickleしてwith openをいちいち書くのめんどくさくない？。pandas.to_pickleやpandas.read_pickleを使えば楽。DataFrame以外のものも保存できる。 この記事で言いたいこと はじめに データの用意 pickleをimportしてwith open…

概要 時系列のデータについて、1時刻先を推定する回帰問題を扱った。 点推定ではなく正規分布を仮定した分布を推定した。 2σ区間を予測区間とした。 電力使用量のデータを用いて実験した。 概要 問題意識 アイデアの概要 データの説明 モデルの説明 結果 ま…

概要 脳波を色を使って可視化してみた。 脳波を採取するのには、Mindwaveを用いた amzn.asia 可視化には、Nanoleaf Auroraを用いた amzn.asia 具体的には行動によって変わる時系列としての脳波を、光の系列で表現した。 概要 脳波と表現の説明 脳波とは 結果…

はじめに ばんくしさんをフォローしたらすっかりxonshに洗脳された。 また、巷でうわさのHyperなるターミナルアプリを試してみたら使いやすかったので、組み合わせて使ったら最強では？と安直な発想で記事を書きはじめた。 適当に操作してみたのがこちら。 …

はじめに 前回の記事で時系列入力に対するオートエンコーダーを組んだ。 aotamasaki.hatenablog.com 今回は潜在変数を正規分布に押し込むというVariational AutoEncoderを組んでみた。CNNとVAEを組み合わせる記事は割と見つかるのに、RNNとなったとたん見つ…

はじめに 時系列でオートエンコーダーを組む練習。ネットで漁っても見当たらなくて(kerasの日本語記事)、kerasのblogでも放置されていた。 Building Autoencoders in Keras ""We won't be demonstrating that one on any specific dataset. "" →自分でやるし…

はじめに 何を使うか 方法1 方法2 両者の違い(私感) やることの概要 データの説明 モデルの構築(飛ばしてOK) HDDからバッチを読み出す 訓練 結果 まとめ 追記 はじめに こんにちは。何が起きたかから言うと、DeepLearningしようとしたらデータが270GB近くあ…

ここで書くことは？ 日本実業出版社から出版されている、"Google流 資料作成術"を読んだので、自分が気をつけておく点をまとめておく。 ここで書くことは？ コンテキスト(文脈,背景)を理解する 心持ち 資料を作り始めるまえに 表現を選ぶ 不必要な要素を取り…

事件の発生 LightBGMというライブラリを公式の手順に従ってインストールしようとしたらエラーメッセージが突如現れた。 github.com これのmacOS Apple Clang(9.0 or higher)に従ってインストを行ったらエラーが出た。 どんなエラーがでたか インストレイショ…

はじめに なぜ、あとからサンプルを布置できると嬉しいのか？ ドキュメントにそって インストール データの概要 訓練とテストに分割 訓練データで空間を学習 この潜在空間で学習 テストデータの潜在空間への布置 テストデータへの汎化性能 まとめ はじめに U…

事件の発生 LightBGMというライブラリを公式の手順に従ってインストールしようとしたらエラーメッセージが突如現れた。 github.com またインストールするときにスムーズに行くように記録を残しておく。 環境はmacOS Sierra 10.12.6 どんなエラーが出たか $ c…

はじめに 変数一覧を出す方法 おわりに はじめに RStudioやMATLABを使ったことのある方ならわかると思うが、今扱っている変数を一望する機能がある。 RStudioならばこんな感じ。 RStudioならGlobal Environmentと書いてあり、MATLABならばWorkspaceと書いて…

背景 Sequential Feature Selector まず、forward selectionを行ってみる。 sequential feature algorithms (SFAs) 1. Sequential Forward Selection (SFS) 2. Sequential Backward Selection (SBS) 3. Sequential Forward Floating Selection (SFFS) 4. Seq…

はじめに データの説明 分析の流れ 分析 1. どういう判別器を用いたら良いか。 2. 変数選択をする。 3. imblearnでオーバーサンプリングとアンダーサンプリングを行う。 4. インバランスを考慮しなかった場合と性能を比較する。 5. 分析結果 まとめ

はじめに imbalanced-learnとは 動機 やること 参考 機能の紹介 インストール 2.2.1 サンプルのでっち上げ(オーバーサンプリング) 普通のSMOTE ボーダーラインSMOTE SVM SMOTE ADASYN 3.2.2 クリーニングアンダーサンプリングテクニック(データの削除) 3.2.2…

はじめに 実験設定 目的 用いるデータ 用いる変数選択手法 用いる判別器 評価指標 行わないこと データを少し見てみる すべての特徴を用いた場合 Filter Method 目視により選択 sklearn.feature_selection.SelectKBestによる選択 Wrapper Method sklearn.fea…

要約 はじめに 問題意識 完成品 システムの概要 入力&音声認識 目的地検索&センサーデータ取得 出力 実際につかってみる 要約 振動で目的地の方向を教えてくれる帽子を作ったよ 音声認識で場所を検索するよ GPSや地磁気センサーで場所と向いている方向を取得…

説明変数がめちゃくちゃ多いデータを扱うことになったので変数選択が重要なんじゃないかと思って調べたところまとまっている記事を見つけました。要約して翻訳してここに置いておきます。 追記:更に踏み込んだ話を記事にしました。 aotamasaki.hatenablog.co…

はじめに こんにちは、皆さんTex使ってますか？私は使うたびに打ちたい数式が打てなくて不便してます。数式に関してはWordの方がもはや製作しやくなりました。ただ、式番号が振れない致命点がありますが。 もっと楽に数式が打ちたい！！！！ 世の中にはマウ…

読んだので自分の整理のためにまとめます。 [1703.05921] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery 導入 扱う問題 問題意識 メインアイデア 理論 大筋 定式化・アルゴリズム GAN 新しい画像を潜在空…

注意 PR曲線について PR曲線とは どんなときにPR曲線を使うのか 前提知識 ROC曲線 Confusion Matrix PrecisionとRecall PR曲線の書き方 インバランスデータにおけるPR曲線とROC曲線の違い 面積の比較 ちょっと悪い場合 もっと悪い場合 軌跡の比較(アニメーシ…

はじめに エラーを解決する どんなエラー表示が出たか どうしたら良いか Plotlyをオフラインで使う さいごに注意 はじめに 可視化が大事なのは言わずもがな。調べていた所Plotlyというものに出会いました。ただ、早速使おうとしたらJupyter notebookにグラフ…

はじめに 前提知識 一瞬でわかりたい人向け ROC曲線を手で書くには？ メインアイデア 具体例 別の具体例1 別の具体例2 注意すべき例 まとめ 追記