K_DM
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1.
はじめに
1.1
役立つ資料集
2.
機械学習
2.1
線形回帰
2.1.1 最小二乗法
2.1.2 リッジ回帰・ラッソ回帰
2.1.3 外れ値と頑健性
2.1.4 残差の分析
2.2
線形分類
2.2.1 ロジスティック回帰
2.2.2 判別分析
2.3
決定木
2.3.1 決定木(分類)
2.3.2 決定木(回帰)
2.3.3 決定木のパラメータ
2.3.4 RuleFit
2.4
アンサンブル
2.4.1 ランダムフォレスト
2.4.2 スタッキング
2.4.3 Adaboost(分類)
2.4.4 Adaboost(回帰)
2.4.5 勾配ブースティング
2.4.6 勾配ブースティングの可視化
2.5
クラスタリング
2.5.1 k-means
2.5.2 k-means++
2.5.3 X-means
2.6
次元削減
2.6.1 PCA
2.6.2 SVD
2.6.3 LDA
2.6.4 Kernel-PCA
2.7
特徴選択
2.7.1 Boruta
2.8
時系列
2.8.1 Prophetを使ってみる
2.9
異常検知
2.9.1 異常検知①
2.9.2 異常検知②
3.
データ前処理
3.1
データ前処理する前に
3.2
データの読み込み・集約
3.2.1 サンプルデータ
3.2.2 pandasの使用
3.2.3 数値に対する演算
3.2.4 SQLで操作
3.3
数値データ
3.3.1 数値をビン化
3.3.2 BoxCox変換
3.3.3 YeoJonson変換
3.3.4 外れ値にラベルを付与①
3.3.5 外れ値にラベルを付与②
3.4
カテゴリカルデータ
3.4.1 One-hot
3.4.2 Target Encoder
3.4.3 Count Encoder
3.4.4 Ordered Target Statistics
3.5
テーブルデータ全般
3.5.1 pdfから表を抽出
3.5.2 処理の進捗を表示
3.5.3 パターンマッチで列を選択
3.5.4 一括で特徴ベクトル化
3.6
特殊なデータ
3.6.1 deeplで論文を翻訳
3.6.2 EDGARのデータを取得
4.
評価指標
4.1
モデル選択
4.1.1 交差検証
4.1.2 層状k分割交差検証
4.1.3 検証曲線
4.2
回帰
4.2.1 相関係数
4.2.2 決定係数
4.3
分類
4.3.1 ROC-AUC
4.4
距離
4.4.1 Kullback-Leiblerダイバージェンス
5.
時系列
5.1
プロットと前処理
5.1.1
データの確認
5.1.2
トレンドの除去
5.1.3
STL分解
5.1.3.2
MSTL分解
5.1.4
Box-Cox変換
5.1.5
調整
5.1.6
移動平均
5.2
指数平滑化
5.2.1
単純指数平滑化
5.2.2
Holtの線形指数平滑法
5.2.3
Holt-Wintersの手法
5.3
単変量
5.3.5
AR過程
5.3.6
MA課程
5.4
多変量
5.5
形状・類似度
5.5.1 動的時間伸縮法(DTW)
5.5.2 DDTW(Derivative-DTW)
5.5.3 DTWとDDTW
5.5.3 tsfresh
5.6
Prophet
5.6.1 Prophet
5.6.2 Prophetのモデルの中身
5.6.3 Prophetのパラメータ
5.7
階層化・グループ化
5.7.1 階層的な構造
5.8
教師なしの手法
5.8.1
ruptures
5.8.2
Isolation Forest
6.
可視化
6.1
カテゴリと数値
6.1.1 日本地図
6.1.2 ツリーマップ
6.1.3 ドーナツチャート
6.1.4 サンキーダイアグラム
6.2
数値の分布
6.2.1 ヒストグラム
6.2.2 密度プロット
6.2.3 リッジラインプロット
6.2.4 バイオリン図
Appendix
A.1 matplotlibスタイルシート
7.
経済データ
7.1
時系列データ
7.1.1
FREDデータベース
7.1.2 mplfinance
7.1.3 RSI
7.1.4
相互相関
7.1.5
ピーク検出
7.1.6 ETFと利回りを比較
7.1.7
CCI(消費者信頼感指数)
7.1.8
変化点の検出
7.1.9 企業の財務情報をパース
7.1.10
季節調整
7.1.11
外れ値
7.1.12
Quantstats
7.2
可視化
7.2.1 カントリーリスクプレミアム
7.2.2 ＋-の変化の表現
7.2.3 レーダーチャート
7.2.4 ジグザグ
7.3
テキスト処理
7.3.1 テキストの感情分析
7.3.2.1 動画からの音声認識
7.3.2.2 英語から日本語字幕データを作成
7.4
その他
7.4.1 投資信託
7.4.2 EDINET
7.4.3 EDINET②
7.4.4 J-Quants API
7.4.5 ChatGPT
8. GPTs
8.1
英会話の練習相手君
8.2
ビジネス英訳さん
8.3
複数英語スタイル同時英訳さん
9.
アプリケーション作成
9.1
streamlit
9.2
Gradio
9.3
Flask
9.4
Flask + Vue.js
10.
その他
10.1
不規則データの補完
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Chapter 3
形状・類似度
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