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  3. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
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Exercise

導関数的な特徴量：テンポグラム

データをクリーンアップする利点のひとつは、より高度な特徴量を計算できることです。たとえば、先ほど行ったエンベロープの計算は、テンポやリズムの特徴量を算出する際によく使われる手法です。この演習では、librosa を使って心音データのテンポとリズムの特徴量を計算し、もう一度モデルに学習させます。

librosa の関数は、DataFrame ではなく numpy array に対して動作することが多い点に注意してください。そのため、Pandas のデータは .values 属性で Numpy 配列として取り出します。

Instructions 1/2

undefined XP
    1
    2
  • librosa を使って、各心音オーディオのテンポグラムを計算します。
  • 各テンポグラムの平均、標準偏差、最大値を計算します（今回は DataFrame のメソッドを使用します）。