食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
時系列解析_理論編 | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。これだけ読めば、時系列分析の雰囲気はつかめるのではないでしょうか。 時系列分析の基礎の基礎からSARIMAモデルまでを一気に解説します。 それと、便利なパッケージ forecast の紹介も。 Rを使えば簡単に計算できますよ。 Pythonを使いたい方は「Pythonによる時系列分析の基礎」の実装例も併せて参照してください。 スポンサードリンク 目次 １．時系列解析って何？ ２．時系列データの扱い方 ３．知ると便利な用語集 ３－１．自己相関係数・偏自己相関係数 ３－２．ARモデル（自己相関モデル） ３－３．MAモデル（移
異常検知 - Wikipedia
異常検知（いじょうけんち、英: anomaly detection）や外れ値検知（はずれちけんち、英: outlier detection）とは、データマイニングにおいて、期待されるパターンまたはデータセット中の他のアイテムと一致しないアイテムやイベントや観測結果を識別すること[1]。何が異常であるかを定義するのは、タスク次第ではあるものの、Varun Chandolaら[1]は異常というのは通常の動作として明確に定義された概念に準拠しないデータパターンである定義している。各タスクに適用すると通常、異常とは銀行詐欺（英語版）、クレジットカード不正利用、構造欠陥、医学的な問題、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知などの問題に翻訳する。なお、異常（anomaly）は、外れ値（outlier）、珍しい物（novelty）、雑音（noise）、変動（deviation）、例外（exce
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