時系列予測モデルのprophet、状態空間モデルの類なんかー。状態空間モデルって沖本本に詳しく載ってなさそうだし、名著ないかな？？カルマンフィルタとか背景の数理解説が充実してて分かりやすい本...

6月16日の楽天ランキング12位! 時系列分析と状態空間モデルの基礎 RとStanで学ぶ理論と実装 [ 馬場真哉 ] 価格：2750円 hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00q0729.b…

[JA] Finding: 時系列データ生成におけるトランスフォーマーを用いた研究は多岐にわたっており、まだ決定的な答えには至っていない。GAN、拡散モデル、状態空間モデル、オートエンコーダーなどの手法がトランスフォーマーと共に用いられている。決定的な知見を得るには至らなかったが、いくつかのベ...

【今日の1日1スキル👩‍💼】DS-226 モデル化 - 時系列分析 ⭐️⭐️⭐️ 非線形・非ガウス型状態空間モデルにおいて、モンテカルロ・フィルタを用いて、複雑な時系列システムの予測モデルを構築できる

【今日の1日1スキル👩‍💼】DS-225 モデル化 - 時系列分析 ⭐️⭐️ 状態空間モデルにおいて、カルマンフィルタを用いた欠測値の補完や予測モデルの構築ができる

いまは時系列分析の本を読んでいます。 統計検定2級レベルの知識とKaggle Learnやその他書籍何冊か程度の知識なので、ChatGPTを使いながらゆっくり読んでます。 時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 (Advanced Python 1) amzn.asia/d/ix2Ld6x

最近、いろいろなものが、脳内で交わって、時代は複素数ベクトル表現に向かっている気がしている。ちょっと時系列モデリングや状態空間モデル関係で、やりたいことはあるんだが、手がまわらないかなぁ。

最近、いろいろなものが、脳内で交わって、時代は複素数ベクトル表現に向かっている気がしている。 ちょっと時系列モデリングや状態空間モデル関係で、やりたいことはあるんだが、手がまわらないかなぁ。

pymc で状態空間モデルの時系列データを作れるのはとても良いのだが、計算時間が掛かり過ぎて実用化は厳しいかもだ🥲 pic.twitter.com/HEHy5NID99

↓のP19～22も参照。 時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装 amzn.asia/d/eyd1lyH

試した4つの(商用可能な)時系列基盤モデル ・Google Timesfm ・AutonLab Moment ・IBM Granite ・Amazon Chronos-T5 どれもTransformerアーキテクチャだったけれど、時系列なら状態空間モデルのMambaの方が相性良さそう。LLMと違ってRAGとかしないわけだし。

あとで勉強するメモ。 機械学習領域の用語なのか…？ ・差分の差分法 ・反実仮想（counterfactual） ・ベイズ構造時系列モデル ・SARIMAモデル ・状態空間モデル ・共変量 ・zoo型のデータ これは時間かかりそう