東京日本橋で1番通いやすい歯医者さんを目指しております。小さなお子さまから、妊婦さん、お忙しいビジネスマン、足腰の不自由なご高齢の方まですべての患者さまにとって通いやすい歯科医院づくりをおこなっております。
2020年2月11日のブックマーク (31件)
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nabinno 2020/02/11
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自己回帰モデル - Wikipedia
自己回帰モデル（じこかいきモデル、英: autoregressive model）は時点 t におけるモデル出力が時点 t 以前のモデル出力に依存する確率過程である。ARモデルとも呼ばれる。 自己回帰モデルは、例えば自然科学や経済学において、時間について変動する過程を描写している。（古典的な）自己回帰モデルは実現値となる変数がその変数の過去の値と確率項（確率、つまりその値を完全には予測できない項）に線形に依存している。ゆえに自己回帰モデルは一種の確率差分方程式の形状を取る。 自己回帰モデルはより一般的な時系列の自己回帰移動平均モデル（ARMAモデル）の特別なケースである。また、一つ以上の確率差分方程式からなるベクトル自己回帰モデル（英語版）（VARモデル）の特別ケースでもある。推計統計学・機械学習における生成モデルとしても自己回帰モデルは表現でき、古典的な（線形）自己回帰生成モデルを拡張し
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移動平均 - Wikipedia
移動平均（いどうへいきん）は、時系列データ（より一般的には時系列に限らず系列データ）を平滑化する手法である[1]。音声や画像等のデジタル信号処理に留まらず、金融（特にテクニカル分析）分野、気象、水象を含む計測分野等、広い技術分野で使われる。有限インパルス応答に対するローパスフィルタ（デジタルフィルタ）の一種であり、分野によっては移動積分とも呼ばれる。 主要なものは、単純移動平均と加重移動平均と指数移動平均の3種類である。普通、移動平均といえば、単純移動平均のことをいう。 単純移動平均 (英: Simple Moving Average; SMA) は、直近の n 個のデータの重み付けのない単純な平均である。例えば、10日間の終値の単純移動平均とは、直近の10日間の終値の平均である。それら終値を , , ..., とすると、単純移動平均 SMA(p,10) を求める式は次のようになる: 翌日
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自己回帰移動平均モデル - Wikipedia
自己回帰移動平均モデル（じこかいきいどうへいきんモデル、英: autoregressive moving average model、ARMAモデル）は自己回帰モデルによる線形フィードバックと移動平均モデルによる線形フィードフォワードによりシステムを表現するモデルである[1]。George Box と G. M. Jenkins の名をとって "ボックス・ジェンキンスモデル" とも呼ばれる。 ARMAモデルは時系列データの将来値を予測するツールとして機能する。 次の自己回帰 (AR) および 次の移動平均 (MA) からなる自己回帰移動平均モデル は以下のように定義される[2]。 ここで は定数、 は自己回帰パラメータ、 は移動平均パラメータ ()、 は時刻 におけるホワイトノイズである。 すなわちARMAモデルでは、各時刻でサンプリングされたホワイトノイズが過去時刻 まで重み付け和でフィ
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VTuber ランキング - ユーザーローカル : 人気バーチャルユーチューバー ランキング
[LIVE] 【魔女の家MV】ハロウィンは過ぎましたけど、魔女の家に閉じ込められましt【ホロライブ/常闇トワ】
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カズ・ヒロ - Wikipedia
カズ・ヒロ（Kazu Hiro[1][2]、1969年5月25日 - ）は、アメリカ合衆国のメイクアップアーティスト、現代美術家。ロサンゼルス在住。かつての活動名は、佐和一宏・辻 一弘（つじ かずひろ）。 京都府京都市出身。 子供の頃に『スター・ウォーズ』を見て映画に興味を持った。平安高校時代、地元の洋書店で手に入れた映画雑誌で、俳優ハル・ホルブルックがディック・スミスによる特殊メイクでリンカーン大統領そっくりに演じる様子が紹介されているのを見て、メイクを志した。自分の顔でリンカーンのメイクを試すとともに、その写真を添えた手紙を雑誌に載っていたディックの住所に送ると「アメリカにも良い学校はないから、独学が一番だ」という趣旨の返信が来て、特殊メイクを学び始めた。 代々木アニメーション学院で講師を務めたり、江川悦子の工房スタッフ時代にディック・スミスが特撮の総指揮を務めた邦画『スウィートホーム
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LAPRASを支える約20個の技術 | LAPRAS株式会社
こんにちは。LAPRAS社のシニアエンジニア、データベーススペシャリストの山田(@denzowill)です。以前書いたこちらの記事は古くなってきた上に、scoutyから社名まで変わってしまったので、最新のLAPRASでの状況を改めてご紹介させていただきます。更新のついでに折角なので数は10->20で2倍にしました。 全体図まず先に、LAPRAS社のサービスを取り巻く状況がどのようになっているか、全体の構成をお伝えします。 以前の構成はこちらでした。 前回記事を書いてから大きく変わったところとしては以下です。 * 従来のscoutyというサービスがLAPRAS SCOUTにリニューアル * toCのLAPRASというサービスが新規公開 * ECSからk8sへの移行 このあたりに触れながら現在の状況を紹介していきます。 利用言語LAPRAS社はscouty時代からPython3系をメインで採用
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GitHub - django/daphne: Django Channels HTTP/WebSocket server
Simply point Daphne to your ASGI application, and optionally set a bind address and port (defaults to localhost, port 8000): daphne -b 0.0.0.0 -p 8001 django_project.asgi:application If you intend to run daphne behind a proxy server you can use UNIX sockets to communicate between the two: daphne -u /tmp/daphne.sock django_project.asgi:application If daphne is being run inside a process manager, yo
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Django Channels — Channels 4.1.0 documentation
Django Channels Channels is a project that takes Django and extends its abilities beyond HTTP - to handle WebSockets, chat protocols, IoT protocols, and more. It’s built on a Python specification called ASGI. Channels builds upon the native ASGI support in Django. Whilst Django still handles traditional HTTP, Channels gives you the choice to handle other connections in either a synchronous or asy
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季節調整 - Wikipedia
傾向変動 一方向的な方向を持続する変化であり、周期が15年以上の長期的な波動（波状の上下変動）を含む。 循環変動 周期が通常3～15年であって周期の確定していない波動だが、もっと短期間の景気の好・不況も含む。傾向変動と循環変動とがひとまとめにされることもしばしばある。キチンの波やジュグラーの波などが有名。詳細は景気循環を参照。 季節変動 1年を周期とする定期的な波動。季節調整において取り除く対象となる波動である。 不規則変動 上記三つの変動の残差と考えられ、不規則、攪乱要素で起きる変動。典型例として、消費税率の更新前の駆け込み需要が挙げられる。
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定常過程 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Stationary process|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針について
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拡張ディッキー–フラー検定 - Wikipedia
拡張ディッキー–フラー検定（かくちょうディッキー–フラーけんてい、ADF検定、英: augmented Dickey–Fuller test, ADF test）とは、統計学と計量経済学において、時系列標本が単位根を持つかどうかの仮説検定である。これは大きくより複雑な時系列モデルに対するディッキー–フラー検定の拡張版となっている。検定で用いられる拡張ディッキー–フラー検定統計量は負の値を取る。より大きな負の値を取れば取るほど、ある有意水準の下で単位根が存在するという仮説を棄却する可能性が強くなる[1]。 検定の手続き[編集] ADF検定の手続きはディッキー–フラー検定と同じだが、以下のようなモデルに適用される。 ここで は定数であり、 は時間トレンドの係数、 は自己回帰過程のラグ次数である。制約 と を課すことはランダムウォークモデルを仮定する事に対応し、制約 のみを課すことはドリフト付き
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ランダムウォーク - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ランダムウォーク" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2011年5月) 2次元ランダムウォークの軌跡。 ランダムウォーク（英: random walk）は、次に現れる位置が確率的に無作為（ランダム）に決定される運動である。日本語の別名は酔歩（すいほ）、乱歩（らんぽ）である。グラフなどで視覚的に測定することで観測可能な現象で、このとき運動の様子は一見して不規則なものになる。 ブラウン運動と共に、統計力学、量子力学、数理ファイナンス[1][2]等の具体的モデル化に盛んに応用される。 () を独立かつ同分布な 値確率変数族とする
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正規分布 - Wikipedia
正規分布（せいきぶんぷ、英: normal distribution）またはガウス分布（英: Gaussian distribution）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである[1]。データが平均の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる[1][2]。 中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている[1]。 たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。 正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数学
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加算性白色ガウス雑音 - Wikipedia
この項目「加算性白色ガウス雑音」は翻訳されたばかりのものです。不自然あるいは曖昧な表現などが含まれる可能性があり、このままでは読みづらいかもしれません。（原文：英語版 "Additive white Gaussian noise" 08:28, 17 Sep 2017 (UTC)） 修正、加筆に協力し、現在の表現をより自然な表現にして下さる方を求めています。ノートページや履歴も参照してください。（2017年12月） 加算性白色ガウス雑音 （かさんせいはくしょくがうすざつおん、Additive white Gaussian noise、AWGN) は自然界で発生する多数のランダム過程の効果を模倣する目的で、情報理論で用いられる基本的ノイズモデル。その修飾語は固有の特性を表している。 加算性(additive) とは対象システムに本質的に備わっているであろう雑音に加算されることを意味する。 白
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ホワイトノイズ - Wikipedia
この項目では、電気工学におけるノイズの分類について説明しています。イングランドの電子音楽バンドについては「ホワイト・ノイズ (バンド)」を、映画については「ホワイト・ノイズ (映画)」を、藤原伊織の小説については「てのひらの闇」を、Official髭男dismの楽曲については「ホワイトノイズ (Official髭男dismの曲)」をご覧ください。 この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ホワイトノイズ" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2017年12月)
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HOWTO Fetch Internet Resources Using The urllib Package
HOWTO Fetch Internet Resources Using The urllib Package¶ Author: Michael Foord Introduction¶ urllib.request is a Python module for fetching URLs (Uniform Resource Locators). It offers a very simple interface, in the form of the urlopen function. This is capable of fetching URLs using a variety of different protocols. It also offers a slightly more complex interface for handling common situations -
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モバゲー会員規約における免責条項の差止 さいたま地判令2.2.5（平30ワ1642） - IT・システム判例メモ
B2Cサービスの規約中における「当社は一切損害を賠償しません」という条項が消費者契約法が定める不当条項に該当するかが争われた事例。 事案の概要 本件は，消費者契約法（法）13条1項所定の適格消費者団体であるNPO法人Xが，Y（DeNA）が運営するポータルサイトM（モバゲー）が提供する会員規約に，法8条1項に定める不当条項が含まれているとして，Yに対し，法12条3項に基づいて，下記条項のうち7条3項及び12条4項を含む契約の申込み又は承諾の意思表示の停止等を求めた事案である。 7条（会員規約の違反等について） １ M会員が以下の各号に該当した場合，当社は，当社の定める期間，本サービスの利用を認めないこと，又は，M会員の会員資格を取り消すことができるものとします。（略） ａ 会員登録申込みの際の個人情報登録，及びＭ会員となった後の個人情報変更において，その内容に虚偽や不正があった場合，または重
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ソフトウェアアーキテクチャを学ぶために - kawasima
いわゆるGoFの23個のデザインパターン。知っておくに越したことはないが、フレームワーク・ライブラリに溶け込みすぎていて、現代では知らないうちに使ってることになるので、余裕があれば。
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urllib — URL handling modules — Python 3.7.1rc1 documentation
urllib — URL handling modules¶ Source code: Lib/urllib/ urllib is a package that collects several modules for working with URLs: urllib.request for opening and reading URLs urllib.error containing the exceptions raised by urllib.request urllib.parse for parsing URLs urllib.robotparser for parsing robots.txt files
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- 2020年2月12日
- 2020年2月11日
- 2020年2月9日
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