統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
これはなに？ はじめに AGCあれこれ Temporary I HOPEHOPEHOPE ASTRONAUT NOW LOOK WHERE YOU ENDED UP ふと気になりました いい時代ですね 1201&1202エラー なにそれ？ カ、カルマンフィルターだー！！！ カルマンフィルターの開発経緯 その他面白コメントアウト集 TRASHY LITTLE SUBROUTINES（つまんないサブルーチン） NUMERO MYSTERIOSO（神秘の数字） OFF TO SEE THE WIZARD COME AGAIN SOON HONI SOIT QUI MAL Y PENSE（悪意を抱く者に災いあれ）、NOLI ME TANGERE（私に触れるな） PINBALL_GAME_BUTTONS_AND_LIGHTS.agc おわりに 反省 参考文献 これはなに？ この記事はeeic Adv
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
制御工学の基礎あれこれ
In English ■初めに PID制御や現代制御などの制御工学(理論)の基礎や、制御工学に必要な物理、数学、ツール等について説明します。 私のプロフィールを簡単に説明しますと、私は自動車関連企業に勤めており、そこで日々制御工学(理論)を利用しながら設計開発をしております。 ここで説明する内容は、制御理論を扱い実際にモノに実装していく上で最低限理解しておいた方が良い内容と思います。 少しでも皆様の役に立ち、学力の底上げに貢献し、ひいては日本の発展、ひいては人類の発展に貢献できたらこの上ない喜びです。 内容を説明する際に次のことを心掛けています。 ① できるだけシンプルに。より少ない文章で内容を的確に説明する。 ② 1ページの記事のボリュームを多くし過ぎない ③ 文字のフォントは大きすぎず、行間を開けすぎない。(画面スクロールが頻繁になると情報が伝わりづらくなる) ④ 内容の説明とは直接関
機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級10冊＋テーマ別9冊（2019年1月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本
マクロ経済学という分野は、残念ながらもう所謂オワコンになってしまった。正しく言うと、実を言うとDSGEはもうだめです。突然こんなこと言ってごめんね。でも本当です。こんな感じだろう。 結論から言うと、データを見るふりをして実は全くデータを見ておらず、はっきりいってモデル化に失敗したからだ。とくに予測能力が兎角ないのが致命的だったと思う。予測能力がない結果、モデル・理論を通して将来の政策談義を結局は出来ないので、政策提言すらまともにできず、役立たずの烙印を押された。政策評価・提案等の役目は統計的手法を上手く用いている、応用ミクロの研究者が主に担うことになった。 そもそもの始まりは、合理的期待形成仮説というバカげた仮定に基づいて、数学音痴がmathinessにまみれたリアルビジネスサイクル(RBC)理論などという、さらにバカげた理論を推し進めた点であろう。それに呼応してニューケインジアンモデルが
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
統計を専門にしている訳ではない人と話していて感じた違和感があったので、書き留めておきたい。 疑うべき順番は モデル → 推定法 データ分析をしていれば、当然、期待を掛けたモデルのデータへの当てはまりそうが悪いという事が度々ある。こういう時、統計屋さんとして自然に浮かぶのは「モデルが間違っている」という発想である。と思うのだが、非統計屋さんと話していると、このような時に「別の推定法を試してみたらどうだろう」と言われる事がある。多分、目の前のモデルに対する過度の期待から来るのだろうと思うが、このような態度では統計的に見ると妥当性を欠いた分析をしてしまう危険を孕んでいる。 ひとつの事例 とある線型状態空間モデルのパラメータを推定した所、どうしてもデータに合わない部分があった。実は、それが合わない理由は簡単で、ある潜在変数は常に正であるはずなのだ。線型状態空間モデルでは、潜在変数の分布は正規分布で
消防士として働いていた私がゼロからプログラミングを始めて、ITエンジニアに転職してから1年が経ちました。今回は、1年間エンジニアとして働いた今の率直な思いと、1年の振り返りをしていこうと思います。 転職してどうだったか 私はエンジニアという仕事は自分に合っているし、転職して本当によかったと思っています。しかしそれは、すべての人に「ITエンジニアっていいよ！」って勧められるというわけではなく、当たり前のことですが、合う・合わないがあると思います。 私が思うエンジニアの仕事が合う人の特徴は「学ぶことが好きだ」ということに尽きると思っています。正直、エンジニアとして1年間働いて、未経験でもそこそこいけるなっという感覚の方が強かったです。それは、目の前の業務にだけ集中し、業務で必要な技術だけを追えばなんとか仕事はこなせるようになるからです。しかし、そのような場合は大抵、業務で使うフレームワークやラ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
RunKeeperやNike+並みのパフォーマンスを実現する高精度位置情報フィルターの作り方 — 位置情報を正確にトラッキングする技術 in Android (第3回)
前回までのサンプルアプリを実機にインストールして色々なところを移動してみると高いビルに囲まれた路地裏や、木が茂っている公園の中、または厚い雲に覆われた天気で自分の位置とずれたところにパスが描かれることがあるのがわかります。 実はこのように普通にLocationManagerを使っただけでは綺麗な位置情報の軌跡をとることはできないことがあります。 Uberのように一時的に車が少し道路よりずれた場所に表示されてもいいアプリのケースもありますがもしNike+のようにユーザーの行動の軌跡を美しくマップ上に描画し、なおかつ走った距離も正確でなければいけないアプリは高い精度の位置情報だけを取り続ける必要があります。 この回では高い精度の位置情報だけを取り続けるためのフィルターの作り方について説明します。
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
今回は、前回の日記の補足。 前回の統計学の面白さはどこにあるか - hiroyukikojimaの日記で松原望先生の本 入門ベイズ統計―意思決定の理論と発展 作者: 松原望出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2008/06メディア: 単行本購入: 107人 クリック: 2,061回この商品を含むブログ (46件) を見るを紹介した。そのときは、この本を手にしていなかったので、早速注文した。そして今、手に入って、ぱらぱらと眺めてみた。そう、予想通り、これは名著『統計的決定』放送大学に大幅加筆をしたものだった。というわけで、紹介してしまった手前、責任をもってもうちょっとフォローしなければ、と思ってこれを書いている。 この本は確かに名著である。その理由をいくつか挙げてみよう。まず挙げるべきは、 ベイズ推定の哲学的背景について包み隠さず正面から書いている という点である。前回も書いたが、ベイズ推
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
オンライン講座のUdacityが提供する自動運転エンジニアコースのTerm1を修了したので，その感想を書こうと思います． Udacityとは UdacityとはCourseraやedX等のオンライン講座MOOCの一つであり，自動運転エンジニアコース，AIコース，フルスタックエンジニアコースなど様々なコースがあります．他のMOOCとの違いは，Coursera等はどちらかといえば知識ベースであるのに対し，Udacityはプロジェクトベースであるという点です．また自動運転コースの講義はMercedes-Benz等からも提供されており，最先端の技術を学ぶことができます． 自動運転エンジニアコースとは Udacityが2016年11月ごろからスタートしたプログラムであり，9ヶ月で自動運転エンジニアになるために必要な技術を身に付けることができるコースとなっています．Term1からTerm3の3つのター
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
2021年版：データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pexels from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、昨年はCOVID-19の影響で*1データ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ってしまいましたので、例年に比べてラインナップの変更をほとんど検討しないままでリストアップしている点、予めご容赦いただければと思います。 そして今回の記事では、これまで以上に「実務家向け」「実践的」であることを重視しています。そのため昨年までのリストに比べて大幅に刷新されているカテゴリもあったりします。また、末尾に僕なんぞが選ぶよりもずっと優れた推薦書籍リストへのリンクも付しておきました。併せて参考にしていただけると幸いです。 初級向け5冊 総論 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論
確率ロボティクス (プレミアムブックス版)posted with カエレバSebastian Thrun,Wolfram Burgard,Dieter Fox マイナビ出版 2016-09-21 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 『Probabilistic Robotics』(確率ロボティクス) Sebastian Thrun 他 『パターン認識と機械学習』C.M. ビショップ 『Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations』Howie Choset 『マンガでわかる統計学シリーズ』高橋 信 『図解・ベイズ統計「超」入門』涌井 貞美 『プログラミングのための確率統計』平岡 和幸,堀 玄 『Introduction to Applied Linear
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 東京工業大学、NTTコミュニケーション科学基礎研究所、京都大学に所属する研究者らが発表した論文「E.S.P.: Extra-Sensory Puck in Air Hockey using the Projection-Based Illusion」は、エアホッケーのパックを「消える魔球」のように意図的に見えなくする手法や、運動方向を「曲がる魔球」のように操作する手法を提案した研究報告だ。 打って高速に動くパックに追従した錯覚パターンを遅れなく投影することで、物理法則を無視したさまざまな状況を相手プレイヤーに知覚させる。 このシステムでは、高速プロジェクターと高速カメラをそれぞれ1台使用し
Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ
Yahoo!がOSSとして開発している異常検知フレームワーク "EGADS" (Extensible Generic Anomaly Detection System) について書いた次の論文を読んだ： Generic and Scalable Framework for Automated Time-series Anomaly Detection (KDD 2015) リアルタイムなデータをモデリングする種のアルゴリズムの実装とはどうあるべきなのか、という話は難しい。 僕も異常検知や情報推薦のためのアルゴリズムをパッケージ化してみてはいるものの、 時系列データの入力、モデリング、予測、出力といったコンポーネントをいかに切り分けて実装するか バッチとオンラインアルゴリズムのバランスをいかに取るか どこまで自動化して、どこにヒューリスティクスを取り入れる余地を残すか といった点は本当に悩ま
Rで計量時系列分析：AR, MA, ARMA, ARIMAモデル, 予測 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事では計量時系列分析とは何ぞや？みたいなところをやりましたので、今回はいろはのイともいえるARIMAまわりから始めていこうと思います。 ということで改めて、使用テキストはいつものこちらです。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {forecast}をインストールして展開して下さい。Rそのものの初心者向け説明はここでは全面的に割愛するので、適宜何かしらの初心者向け説明をご参照あれ。 今回のモデルで目指すもの 前回の記事では、要は「自己相関が大事よー」という話を何度もしました。ということは、時系列モデリング
TL;DR 「Qiitaで炎上するタイトルのつけ方」というテーマを書くのに失敗したので、諦めて最近学習している「ベイズ統計モデリング」に関するメモや書籍をまとめた。 記事のタイトル通り、文系エンジニアが数学知識0からベイズ統計モデリングを勉強するときに読んだ方がいい本や資料を網羅したつもりです。 もしオススメ資料とかあったら追記するので教えてもらえると嬉しいんだな〜(｀・ω・´) 前提条件 中学生レベルの数学知識 Pythonが少しでもわかるエンジニア力 （Rがわかるともっと捗る） ポイント 書くこと ざっくりな説明とコメント オススメ資料 書かないこと 正確な説明 細かい説明 そもそも（ベイズ）統計モデリングとは？ すでにあるデータを使って未知の値を推定したりするやつです。ざっくり言うと統計と機械学習を合体して最強なやつです（にこり） 詳しくは StanとRでベイズ統計モデリング (Wo
実践 時系列解析
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章 時系列の概論と簡単な歴史 1.1 時系列の多様な用途の歴史 1.1.1 時系列問題としての医学 1.1.2 気象予測 1.1.3 経済成長の予測 1.1.4 天文学 1.2 時系列解析の人気に火がつく 1.3 統計的時系列解析の起源 1.4
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィルタの考え方と計算方法を学びます。 この記事では、状態空間モデルもカルマンフィルタもあまり詳しくないという方を対象として、カルマンフィルタの考え方とライブラリを使わない実装方法について説明します。 最後に、R言語における有名なカルマンフィルタの計算パッケージである「dlmパッケージ」の簡単な使い方も解説します。 ソースコードはまとめてこちらに載せてあります。 ブログの内容が本になりました。 書籍サポートページはこちらです スポンサードリンク 目次 状態空間モデルの概要 状態空間モデルとカルマンフィルタの関係 カルマンフィルタの考え方 ライブラリを使わないカルマンフィルタの実装
カルマンフィルター - Wikipedia
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 実用例[編集] カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在（フィルター）、未来（予測）、過去（内挿あるいは平滑化）に推定することができる。 歴史[編集] このフィルターはルドルフ・カルマンによって提唱されたが、同様の原理はトルバル
東大・情報理工の「創造情報学」専攻，院試の問題と解答まとめ（大学院入試の対策用） - 主に言語とシステム開発に関して
院試の解答の目次へ 東京大学の大学院・情報理工学系研究科で，創造情報学専攻の院試対策まとめ。 修士の試験問題と解答へのリンク。 とくに専門科目。 創造情報学の過去問と解答（年度別） 2011年の過去問と解答： 試験問題 http://i-web.i.u-tokyo.ac.jp/edu/cour... 解答 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第1問 (1-1) 分枝限定法 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第1問 (1-2) 探索木 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第1問 (2-1) (2-2) 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第3問 (1) 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第3問 (2) 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第3問 (3) 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第3問 (4) 創造情報学専攻入試メモ 2011-8 第3問 (5) 創造情報学専攻入
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
サマリー ・映像解析による交通量調査の手法について ・解析結果の映像サンプルはこちら：https://youtu.be/kgjG6_hejE8 ・映像によっては誤認識しやすいエリアがある ・マスク機能について 映像解析による交通量調査の手法について ここではディープラーニングによる映像解析精度を上げるためには「解析しないこと」が早道だよ、という話をします。ディープラーニングそのもののチューニングによる解決ではなく、実装方法の工夫による回避なので、ディープラーニングの勉強にはならないかも。 あ、トップ画像ですが「small_truck」として軽貨物が判別できているのがちょっと自慢。ピンクの枠です。 ・やっぱり映像解析は簡単ではない 前の記事でも書いてますが、SSDにしてもMask R-CNNにしてもYOLO V3にしても物体検出は「静止画」に対して行います。動画をinputに選択できたとして
損失関数・不均衡 不均衡データにおけるsampling ランク学習のListNetをChainerで実装してみた 不均衡データへの決定打となるか！？「Affinity loss」の論文を読む、実装する 不均衡データを損失関数で攻略してみる 解説編：オーバーサンプリング手法解説 (SMOTE, ADASYN, Borderline-SMOTE, Safe-level SMOTE) LightGBMでランキング学習 半教師あり学習のこれまでとこれから Struggling with data imbalance? Semi-supervised & Self-supervised learning help! 深層学習 転移学習：機械学習の次のフロンティアへの招待 ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 DNC (Differentiable Neural Computers) の概要 +
翻訳について これは Roger R. Labbe 著 Kalman and Bayesian Filters in Python の翻訳です。英語版は CC BY 4.0 ライセンスで公開されています。 この翻訳は CC BY 4.0 ライセンスの許諾に基づいて公開されます。 PDF 版と Jupyter Notebook 版について この翻訳の PDF 版と Jupyter Notebook 版を BOOTH で販売しています。 謝辞 英語版の著者 Roger R. Labbe 氏に感謝します。 誤植を指摘して頂いた小山浩之氏 (https://twitter.com/0yama) に感謝します。
関数解析 - 星の本棚
関数解析 関数解析の基本事項、及びいくつかの応用に関して記載したマイノートです。今後も随時追加予定です。 目次 [Contents] 概要 位相空間 ハウスドルフ空間 線形空間（ベクトル空間） 張る（生成する） 線形独立（一次独立）と線形従属（一次従属） 線形独立（一次独立）と線形従属（一次従属）の幾何学的イメージ 基底ベクトル ベクトルの次元 【補足（外部リンク）】固有値 [eigenvalue]、固有ベクトル [eigenvector]) 【補足（外部リンク）】行列の対角化 [diagonalization] 【補足（外部リンク）】対角化可能な条件 【補足（外部リンク）】なぜ対角化するのか？ 【補足（外部リンク）】直交行列 [orthogonal matrix] と実対称行列 [symmetric matrix] 【補足（外部リンク）】エルミート行列 [Hermitian matrix
拡張カルマンフィルタを使用した自己位置推定MATLAB, Pythonサンプルプログラム - MyEnigma
目次 目次 はじめに カルマンフィルタの基礎 カルマンフィルタの応用例 EKFサンプルMATLABコード Pythonサンプルコード 共分散行列の更新において、なぜヤコビ行列で挟むのか？ カルマンフィルタを身近に感じるために 誤差楕円の計算方法 その他のロボティクスアルゴリズムのサンプルコードや関連資料 参考文献 MyEnigma Supporters はじめに 移動ロボットにおいて， 自分の位置や姿勢を知ることは非常に重要です。 このように、自分の位置や姿勢をロボット自身が推定することを 自己位置推定(Localization)と呼びます。 参考: Localization (自己位置推定): 1 - MY ENIGMA 今回は， 自己位置推定の技術の一般的な方法である 拡張カルマンフィルタ(Extended Kalman Filter:EKF)の概要と、 EKFを利用した、 自己位置推
実践カルマンフィルタ
Sampling-free Epistemic Uncertainty Estimation Using Approximated Variance Propagation (ICCV2019 oral)
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
プログラミングのための線形代数posted with カエレバ平岡 和幸,堀 玄 オーム社 2004-10-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 回転行列 ２次元空間における回転と並進座標変換 ３次元空間における回転行列 微小角度変化時の回転行列近似 ベクトルの内積 ベクトルの外積 特異値分解 Iterative Closest Point (ICP)アルゴリズム 画像圧縮 ヤコビ行列 1. 勾配法による最適化計算 2. 非線形関数の一次項近似、共分散の遷移 ヘッセ行列 共分散行列(分散共分散行列) 相関行列 情報行列(精度行列) 行列の二次形式 二次形式の利用用途 最小二乗法 線形代数の基礎 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 大学の理系学科に進学すると、 まず初めに受ける授業の一つに『線形代数学』があります。
使える統計モデル10選（後編） 前回の記事では、使える統計モデル10選の前編として、主に回帰モデルに焦点を絞って紹介しました。 今回はその後編に当たる生成モデル編です。生成モデル（generative model）は、端的に言うと、コンピュータシミュレーションによりデータを人工的に作ることができるモデルです。データが作られる過程をうまく表現したモデルを構築することができれば、予測だけではなく異常検知やデータ圧縮など幅広いタスクに応用することができます。 生成系（教師なし系） 回帰モデルと同様、生成モデルも数個のパラメータから構成される簡単なものから、複数のモデルを巧みに組み合わせた複雑なものまで無限に存在します。ここでは、データ圧縮から自然言語処理、ソーシャルネット解析までさまざまなデータ解析のタスクで利用されている代表的な生成モデルを5つ選んで紹介します。また、生成モデルのすべては潜在変
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