konabuta

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
from scipy.stats import wasserstein_distance,beta


wasserstein_distance([1,2,3,4],[1,2,3,4,4])
x = np.linspace(0, 1, 100)
dist1 = stats.beta.pdf(x,5,5)
dist2 = stats.beta.pdf(x,8,5)

konabuta

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title: "Peyton Manning Wiki Tidyverts"
output: html_notebook
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Rの時系列モデリングのライブラリ `tidyverts` を用いた基本的なモデル構築と予測値算出値を行います。

### tidyverts とは？
[tidyverts](https://tidyverts.org/) は、大きく下記の3つのライブラリから構成されます。

konabuta

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title: "AirPassengers"
output: html_notebook
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```{r}
AirPassengers %>% as_tsibble %>% autoplot
```
## 過去データの平均値

konabuta

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# MSFT Bonsai 
# Copyright 2020 Microsoft
# This code is licensed under MIT license (see LICENSE for details)

# Moab Tutorial 1
# This introductory sample demonstrates how to teach a policy for 
# controlling a ball on the plate of a "Moab" hardware device. 

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