クロスカルチャーの専門家のロッシェル・カップさんと共同でマイクロソフトの投資の元作成した「働き方を変えて生産性を高める８つの習慣」だが、動画シリーズが完成したので、各習慣の動画をここで整理しておきたい。楽しんでもらえる内容になっているので、是非楽しんでご覧ください！また、すべての項目について、私が過去にこのブログで書いた、各習慣に関するポストへのリンクを整理しておいたので本ブログの集大成になっている。 元々本シリーズは、日本でも、DevOps や Agile を米国並みに実践したいという考えから考察されたものですが、働き方を変えて変化対応性と、生産性を向上させるためのもので、どなたにも楽しんでもらえる内容になっております。早速各習慣のビデオをご紹介させてください。それぞれ１０数分以下のサイズになっています。 序章：イントロダクション ８つの習慣をなぜ作成したのか？どういう効果があるのか？と
最終更新：2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成してみました。 ソースコードはこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 解析の準備 機械学習とは 今回予測するデータ caretパッケージを使う準備 Rによる機械学習 予測モデルの概要 ハイパーパラメタのチューニング 機械学習による時系列予測 最適な次数を選ぶ 当てはめ精度の評価 将来の予測 1．解析の準備 機械学習とは 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを､決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」を、過去のデータからほとんど自動で見つけられることです。 昔は人間が勘と経験そして度胸で予測を出し
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