次元削減手法の比較検証：定量的・定性的評価によるPCA、t-SNE、UMAPの特徴分析
Contents はじめに次元削減手法の理論的背景PCA（主成分分析）t-SNEUMAP評価指標トラストワーシネス（Trustworthiness）再構成誤差（Reconstruction Error）実験：3つのデータ...
Graph Neural Networksを用いた異常検知入門
Contents はじめにグラフニューラルネットワークの基礎GNNとはGCNの動作原理取引ネットワークデータの生成ノードの特徴量設計正常ノードと異常ノードの特徴エッジの生成ロジックGCNによる異常検知モデルモデルの実装異...
時系列データの予測：LSTMとTransformerの性能比較
Contents はじめに時系列予測の基礎LSTMとTransformerの理論LSTM（Long Short-Term Memory）Transformer実装と比較データの生成データセットの準備モデルの実装実験結果実...
反実仮想サンプルの生成と使い方
Contents はじめになぜランダムな特徴量の変更ではなくDiCEを使うのかDiCEによる反実仮想サンプル生成DiCEの使用例DiCEのパラメータと意味優れた反実仮想サンプルの特徴反実仮想サンプルの利用用途用途ごとの、...
時系列データの交差検証：なぜTimeSeriesSplitを使うべきなのか
Contents はじめに時系列データの特殊性交差検証手法の比較通常のK-分割交差検証TimeSeriesSplit実践的な検証データ分割の可視化予測性能の比較実装のポイントまとめコードはじめに 機械学習モデルの評価にお...
Scipyによる最適化計算と自動微分
Contents はじめにScipyの最適化アルゴリズム導関数の利用とアルゴリズムの選択簡単な例：2次関数の最小化Autogradによる自動微分まとめはじめに この記事では、PythonのScipyライブラリを用いて最適...
画像の特徴点検出アルゴリズム比較実験
Contents はじめにライセンスと特許について理論的背景SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)KAZEAKAZE (Accelerated-KAZE)ORB (Oriente...
モンテカルロVaRにおける、分布の仮定がリスク評価に与える影響
Contents はじめにVaR計算手法の基本ヒストリカルVaRモンテカルロVaR金融市場データの分布特性実証分析の結果VaR違反率の比較年別のVaR推定値市場ストレス時の性能まとめはじめに 金融リスク管理において、バリ...
クロフトンの公式でボリュームデータの表面積を計算する
Contents はじめにクロフトンの公式とは2次元での直感的な理解3次元への拡張Python/NumPyによる実装参考: ボクセルサイズが異なる場合の重み付けNumPyによる高速化実装例精度の評価はじめに この記事では...
モンテカルロ法における次元の呪いの緩和方法：重点サンプリングによる効率化
Contents はじめに専門用語の解説次元の呪いの緩和手法比較重点サンプリングの実装被積分関数の可視化サンプリング分布の比較実装の解説実験結果と考察まとめはじめに モンテカルロ法は、確率的なサンプリングを用いて数値積分...
頻度主義統計学とベイズ統計学、それぞれのアプローチ
Contents はじめに頻度主義とベイズ統計学の基本的な考え方コイン投げ実験による実践的な比較頻度主義的アプローチベイズ統計的アプローチ実験結果の比較両アプローチの特徴と使い分け仮説検定における両アプローチの違い頻度主...
確率的最適化アルゴリズムの実装と比較：遺伝的アルゴリズムと勾配降下法
Contents はじめに最適化アルゴリズムの概要勾配降下法（Gradient Descent: GD）モーメンタム付き勾配降下法（Momentum GD）遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）...