保護中: 時系列データの解析(3)時間依存データの分析とARモデル セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.28 2021.08.02 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] 時系列データの解析(3) 時間依存データの分析とARモデル […]
[…] 次回以降具体的な時系列分析手法について述べる。 […]
[…] 「現場ですぐ使える時系列データ分析～データサイエンティストのための基礎知識～」より。前回は時系列データ分析の基礎とARモデルについて述べた。今回はそれらの拡張であるARCHモデルとGARCHモデルについて述べる。 […]
[…] 前者のアプローチの基本的なステップとしては下図で示すように、まず対象となる自然現象(アナログ情報)があり、それらをセンサーデバイスで観察して情報を取得し、「一次元データ(音声)からの特徴量の抽出」にて述べているように、A/D変換と対象とする自然現象の特性に合わせたウィンドウを設定して特徴量を抽出し、さらに「時系列データの統計的分析」に述べているような統計手法等を行ってノイズを除去する。それらのデータを「隠れマルコフモデルの一次元データへの適用」や「動的計画法の一次元データへの適用」に述べられているように教師データから生成された標準データとの類似性を判定する。 […]
[…] 時系列データの解析(3) 時間依存データの分析とARモデル […]