Pythonで株価を機械学習モデルに投入して、グラフに表示してみる - Qiita

2018/11/06 69 users Qiita Python 株価 scikit-learn 次第

はじめに 最近の個人的なブームはブロックチェーン・仮想通貨です。 それに伴って（？）仮想通貨など考えるならば、株価を、機械学習で予測することのほうが良いのではないかと思い立った次第です。 とりあえず、データを集めて、それを機械学習のライブラリ（scikit-learnのSVM）に投入してモデルごとの結果を図示化し... 続きを読む

SVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方 - "機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

2017/03/07 55 users ニューラルネット bookmark 曲面 線形 線形分離

2017 - 03 - 08 SVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方 人工知能 人工知能-機械学習 シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 分類問題の基本 分類における困難：線形分離不可能 非線形な分類問題 曲線、曲面によって境界を定める＝空間を捻じ曲げて線形な境界を定める 素朴な疑問とその回答 次元に自由度が... 続きを読む

機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について - yasuhisa's blog

2016/11/20 476 users yasuhisa's blog プロダクト 機械学習 前提

2016 - 11 - 21 機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について 機械学習 サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術は本番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います。 前提 機械学習がプロダクトの主要な武器になる(例えば最近... 続きを読む

C++によるSMOを用いたSVMの実装 - kivantium活動日記

2015/06/24 72 users SMO 多層パーセプトロン 実装 kivantium活動日記

2015-06-24 C++によるSMOを用いたSVMの実装 機械学習の手法にはいろいろありますが、その中でもサポートベクトルマシン(SVM; support vector machine)は高い精度で知られる有名な手法です。 以前C++で多層パーセプトロンを実装したので、今度はSVMをC++で実装してみました。C++による多層パーセプトロンの実装 - kivantium活動日記kivantium... 続きを読む

パーセプトロンからSVMでの画像認識まで、機械学習エントリのまとめ - きしだのはてな

2014/12/08 95 users パーセプトロン はてな 画像認識

なんかJJUGナイトセミナーで機械学習をやるっぽくて、定員100人が40人キャンセル待ちとかになってますね。【東京】JJUG ナイト・セミナー「機械学習・自然言語処理特集！」12/17（水）開催 - 日本Javaユーザーグループ | Doorkeeperということで、予習用だか復習(になるかわかんないけど)用に、2008年になんか機械学習をやってたときのエントリをまとめてみます。 今でこそ機械学習... 続きを読む

MLAC2013 数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム - Wolfeyes Bioinformatics beta

2013/12/15 88 users 数式 EMアルゴリズム ニューラルネット イメージ 遺伝子

はじめに Machine Learning Advent Calendar 2013の15日目を担当する@yag_aysです．専門はバイオインフォマティクスという計算機を使って生物学をする分野で，生モノではなく遺伝子の文字列相手に格闘している大学院生です．今回は初心者の人を対象に，なるべく数式を使わずにEMアルゴリズムについて解説してみたいと思います． EMアルゴリズムは，SVMやニューラルネット... 続きを読む

Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 道玄坂で働くデータサイエンティストのブログ

2013/06/10 1092 users 道玄坂 データサイエンティスト クラスタリング 統計学 検定

主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 回帰分析 独立性の検定 主成分分析・因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフ... 続きを読む

CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei

2011/12/06 114 users EchizenBlog-Zwei CRF LdA はなし お腹

計算機科学機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei とい... 続きを読む

機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei

2011/06/27 310 users パーセプトロン EchizenBlog-Zwei perl

計算機科学ニーズがあるのかさっぱりわからない機械学習超入門だけどひっそり続けていきたい。前回は識別関数の基礎であるパーセプトロンの簡単な説明とPerlによる実装を解説した。実はこの時点でかの有名なSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)もほぼ完成していたのだ！というわけで今回はSVMをPerlで作ってしまうお話。参考:これからはじめる人のための機械学習の教科書... 続きを読む

SVMの定番入門書「サポートベクターマシン入門(赤本)」の読み方 - EchizenBlog-Zwei

2011/06/08 76 users EchizenBlog-Zwei 原書 文体 本書 通称

計算機科学SVMを学びたい人にとっては「サポートベクターマシン入門」通称「赤本」は最適な入門書であるといえる。理論から実践までバランスよく解説されており、本書を読むだけでSVMの実装が可能になる。しかし本書はSF小説を彷彿とさせる独特な翻訳の文体のため機械学習に不慣れな読者にとっては読みこなすのは苦しい戦いとなる。本来なら原書をオススメしたいところだが、そうはいっても英語はちょっとという人も多いは... 続きを読む