Kou

はじめに 時系列データ予測は、ビジネスや科学のさまざまな分野で用いられています。 しかし、予測モデルの信頼性を確認するためには、検証が不可欠です。 本記事では、時系列データ予測の検証方法に焦点を当て、その手法や重要なポイ...

はじめに 機械学習は近年急速に進化し、その応用範囲はますます広がっています。機械学習の手法を組み合わせ、モデルの性能を向上させるアプローチの一つが「アンサンブル学習」です。 本記事では、「機械学習 アンサンブル」に焦点を当て、...

はじめに 機械学習において、単一のモデルではなく複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法が存在します。その中でもよく用いられる手法が「バギング」です。 本記事では、バギングの基本的な概念、仕組み、そしてその利点に焦点を当て、機...

はじめに Ridge回帰は統計的なモデリングや機械学習において広く利用される手法の一つです。この手法は、線形回帰の一般化として知られており、特に多重共線性が存在する場合に効果的です。 本記事では、Ridge回帰の特徴、メリット...

はじめに 自然言語処理（NLP）の分野において、単語の意味をベクトルで表現する技術が注目されています。その中でも、Word2Vecは単語の分散表現を学習するための強力な手法の一つです。Word2Vecには、"Skip-gram"と呼...

はじめに テキストデータの解析や処理において、近年注目を集めているのが「Word2Vec」です。これは、単語をベクトルに変換する手法であり、その力強さから自然言語処理の分野で広く利用されています。この記事では、Word2Vecの基本...

はじめに 近年、機械学習の進化が急速であり、その中でも分類予測モデルは注目を集めています。本記事では、機械学習とその中でも特に分類予測モデルに焦点を当て、その基本的な概念から応用までを探っていきます。機械学習とは何か、そして分類予測...

はじめに 時系列分析は、時間の経過とともに変動するデータを分析し、そのパターンやトレンドを理解するための重要な手法です。しかし、時系列データを分析する際には、データが定常性を持っているかどうかを確認することが不可欠です。本記事では、...

はじめに STL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）分解は、時系列データをトレンド、シーズナル、誤差の三つの要素に分解する手法です。この手法は、時系列データの背後に潜むパターンや変動を...

時系列データ 時系列データとは、その名の通り、時系列に生成できたデータのことを指します。例えば自分が体重を毎日測定しているとして、10日間のデータを示すとこのようになります。 日にち体重 (kg)1/150.01/250....