Kerasの時系列予測でgeneratorを使って大容量データを扱う 前編
Kerasの時系列予測で、Recurrentレイヤに入力するためのデータを生成するgeneratorクラスの作り方について述べる。
Python
Kerasを使ったRNN, GRU, LSTMによる時系列予測
KerasのRNN, GRU, LSTMレイヤを使って時系列データを学習させる。
Scikit-learn ランダムフォレスト回帰のfeature_importances_の定義
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Scikit-learnの回帰木やランダムフォレスト回帰のクラスには、Feature Importances (FI) という説明変数の重要度を示す指標がある。これは、各説明変数による予測誤差の二乗平均の減少量に対して、データ点数の重みを掛けて求めた値である。
ChainerのIteratorクラスによる学習用ミニバッチ作成
データセットから学習用ミニバッチを作成してくれるIteratorクラスの動作を確認する。
Chainer入門 最小限のニューラルネットワーク実装
ディープラーニング用のライブラリChainerの使い方を理解するため、ChainerのChainクラスとOptimizerを使って最小限のニューラルネットワーク (NN) を実装する。
SciPyを使ったFIRフィルタによる波形整形
SciPyを使って、FIR (Finite Impulse Response, 有限インパルス応答) フィルタによる離散信号の波形を整形する。ローパス、ハイパス、バンドパス、バンドエリミネイトの各フィルタの設計から、信号への適用まで行う。
NumPyのemptyで空（長さ0）の配列を作る
NumPyのempty関数を用いて、空の（要素を持たない）任意の次元の配列を作成できる。本記事では、空の配列の作り方、使い方について簡単に考察する。
NumPyを使った高速フーリエ変換による周波数解析
NumPyのfftパッケージを使って、FFT (Fast Fourier Transform, 高速フーリエ変換) による離散信号の周波数解析を行い、信号の振幅を求める。
Matplotlib スタイルによるグラフの見た目の変更
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matplotlibにはスタイルと呼ばれる、グラフの見た目を変更できるプリセットが用意されている。スタイルを活用することで、グラフの見た目を簡単に変更できる。
PandasのSeriesとDataFrameの作成
Pandasの基本データ構造であるSeriesとDataFrameの作成方法について述べる。
Plotlyのインタラクティブなグラフをブログ等に埋め込む
Chart Studio Cloudに登録し、Plotlyのグラフをブログ等のWebページに埋め込む方法を説明する。