DTW距離
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２つの時系列データ $\boldsymbol{s}, \boldsymbol{t}$の類似度を計算 $\boldsymbol{s}, \boldsymbol{t}$をそれぞれ軸としたグリッドに対して, 最小のパスをDTWとする ...
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Parallel WaveGAN
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Wave Net STFT ...
[Heroku] Dockerコンテナ上のpsqlにpg:pullする
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Herokuでは, pg:pullを通してリモートからローカルへとテーブルを転送(pull)できるんですが, Dockerコンテナ上のpsqlへのpullに手こずったのでメモ.
機械学習の解釈性
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特徴量の重要度 重要度を測るには, その特徴量を使えない状態を近似的に作り出せば良い PFI Permutation Feature Importance 特徴量 $X_i$ だけをシャッフルして, シャッフル前と後とで予測結果を比較 ( $X_j (j \neq i)$は固定) 本当に特徴量 $X_i$ が重要なら, シャッフルによって予測結果がブレるはず SHAP SHapley Additive exPlanations 特徴量 $X_i$があるときと無いときとで予測結果を比較 ...
操作変数法
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Neural architecture search
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Auto ML ...
時系列予測
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Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward https://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371%2Fjournal.pone.0194889&type=printable ...
AR・MA・ARMA・ARIMA・SARIMA
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AR Autoregressive Model 自己回帰モデル t-1の観測値と誤差項epsで回帰 AR(1) $$y_t = \phi y_{t-1} + \epsilon_t + \mu$$ MA Moving Average 移動平均モデル ARのように観測値メインではなく, 誤差項＝差分をメインに計算する MA(1) $$y_t = \phi \epsilon_{t-1} + \epsilon_t + \mu$$ ARMA ARとMAを加算しただけ ARIMA d階差分系列 $y_t - y_{t-d}$をARMAで記述する ARIMA単体でAR・MA・ARMAを表現できる SARIMA ARIMAに加え ...
ARIMA
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ARIMA: auto regressive integrated moving average 自己回帰移動平均モデル ...
Informer
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$P(key|query)$が高いqueryを上位X分だけ取り出してself-attentionを計算 - LogSparse Transformerのようなヒューリスティックな手法から脱却 Self-attention Distilling self-attentionの各層をpoolingでダウンサンプリングして蒸留 ...
NestJS → Query String(GET)にarray
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https://github.com/nestjs/swagger/pull/67 array[]=abc&array[]=1234 で {abc,1234}が表現できるらしい これってどこまで標準的なの…? https://stackoverflow.com/questions/6243051/how-to-pass-an-array-within-a-query-string ...
内挿・外挿
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https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2008/26/news017.html https://science-log.com/雑記topページ/「外挿」と「内挿」の違い/ https://ja.wikipedia.org/wiki/内挿 ...
詳細釣り合い条件
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