機械学習

本ブログのテーマでもある「プログラミングと株価投資」、テクニカル分析をするにもプログラムを書いてシステマチックに検証(バックテスト)するにも時系列データは必須です。今回は、株価時系列データの自動取得する方法を紹介します。 管理人は、Unicorn Data Service社が提供している「EOD Historical Data API」サービスを利用しています。2022年6月現在、世界中70+取引所の過去30年分の時系列データがAPI経由で提供されています。API(Application Programming Interface)とは、クライアントからのリクエストに対し、あらかじめ規定された…

Index Index カーネル ベイズ統計学 パターン認識 / 機械学習 ノンパラメトリック統計 参考 カーネル ベイズ統計学 パターン認識 / 機械学習 ノンパラメトリック統計 参考 カーネル (統計学) ja.wikipedia.org

AIの予想結果 今回の自作AIシステムの予想は このようになりました！ HOMEAWAY予想102 FC東京福岡20.0%0.0%100.0% 広島磐田1100.0%0.0%0.0% 京都札幌030.0%70.0%0.0% Ｃ大阪川崎Ｆ1100.0%0.0%0.0% 清水横浜FM1100.0%0.0%0.0% 柏鹿島1100.0%0.0%0.0% Ｇ大阪浦和00.0%77.6%22.4% 湘南名古屋20.0%0.0%100.0% 鳥栖神戸00.0%53.6%46.4% 岩手大宮20.0%0.0%100.0% 群馬新潟20.0%29.6%70.4% 岡山熊本20.0%34.8%65.2% 大分千…

はじめに MonotaROとBandit Banditの着目理由 MonotaROにBanditを導入する際の課題 A Linear Bandit for Seasonal Environments 論文概要 背景と動機 提案手法 実験 まとめ おわりに はじめに はじめまして、データサイエンスグループの岡林です。普段はbanditなどの強化学習を用いてUIの最適化に取り組んでいます。 このブログでは最近MonotaROが注目しているbanditの概要を紹介しつつ、その中でも事業特性にあったbanditアルゴリズムにフォーカスし、論文を解説します。 MonotaROとBandit Bandit…

いい加減時代の潮流に乗ろうということで機械学習を学びたいと思う。またRはともかくとしてPythonは未経験であるため、丁度良い書籍として統計的機械学習の数理100問 with R (with R) (機械学習の数理100問シリーズ)作者:讓, 鈴木共立出版Amazon統計的機械学習の数理100問 with Python (機械学習の数理100問シリーズ)作者:讓, 鈴木共立出版Amazonを用いることにする。 8. サポートベクトルマシン 8.1 最適な境界 8.2 最適化の理論 8. サポートベクトルマシン サポートベクトルマシンはのサンプルが与えられたときにと境界の距離(])の最小値を最大…

Index Index ベイズ回帰 / ガウス過程回帰 回帰分析からの導入 パラメータ空間 目的変数の分布 / 予測分布 / 条件付き確率分布 パラメータの分布 / 事前分布 パラメータの分布 / 事後分布 ベイズ回帰 事後分布の更新・推定 / 逐次ベイズ学習 ガウス過程 / ガウス過程回帰 ガウス過程 ガウス過程回帰 カーネル 参考 書籍 Web ベイズ回帰 / ガウス過程回帰 ベイズ (推定) 回帰 / (ガウス過程回帰) は、回帰分析におけるパラメータに対して、 固定値ではなく、確率的に変動するもの (確率変数) として扱う. 回帰分析 #まとめ編 yhayato1320.hatenab…

Ocean Protocolデータファーミングの報酬計算事例の紹介：DF1 Trent McConaghy データファーミングのOCEAN報酬とAPYの例 この投稿は、Ocean Data Farming（DF）プログラムによる収益性を理解するために、DFのラウンド1（DF1）の報酬関数と関連設定について、ステーカー（流動性プロバイダー）に計算事例を提供するものです。 完全な文脈を知るには、まずOcean Data Farming is Launchingをお読みください。 この記事では、まず「報酬関数」の公式を確認します。そして、次のようなシナリオを例として取り上げます： 1人のLPが少ない…

エンジニア・プログラマーの学習に約立つコンテンツのセール情報を集めました 1位 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル ¥24,000 → ¥1,960 92%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ （17,814件） 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門！応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です！ 2位 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - ¥15,000 → ¥1,84…

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布の乱数を生成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布の乱数生成 サンプリング 乱数の可視化 乱数と分布の関係をアニメーションで可視化 参考文献 おわりに ベータ分布の乱数生成 ベータ分布(Beta Distribution)の乱数を生成します。ベータ分布については「1.2.3：ベータ分布【『トピックモデル』の勉強ノート】 - からっぽのしょこ」を参…

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布のグラフを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布の作図 定義式の確認 グラフの作成 パラメータと分布の関係を並べて比較 αの影響 βの影響 αとβの影響 パラメータと分布の関係をアニメーションで可視化 αの影響 βの影響 2パラメータの影響をアニメーションで可視化 αの影響 βの影響 パラメータと統計量の関係をアニメーションで可視化 αの影響…

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布の計算を行います。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布の計算 確率密度の計算 パラメータの設定 スクラッチで計算 ベータ分布の関数による計算 ディリクレ分布の関数による計算 統計量の計算 歪度と尖度の計算 参考文献 おわりに ベータ分布の計算 ベータ分布(Beta Distribution)の確率密度と統計量を計算します。 確率密度の計算 ベータ分布に…

まとめ GCP（特にBigQuery）の勉強がしたかったのでGoogle Cloud Skills Boostのオンライン体験プログラムに参加した。めっちゃよかった。 一時的に本物のインスタンスを作ることができ、とても実践的 Googleの知らない機能を知る良い機会になった 試験（チャレンジラボ）は自分には結構難しかったので覚悟した方がいい まとめ 参加しました Google Cloud Skills Boostの概要 学習できる内容 修了の難易度はそれなりに高い 解答が当たっていても間違い扱いされたことがあった（がチャットサポートはめっちゃ早くて日本語OKで助かった） また参加できたら参加し…

はじめに やらなければいけないことは手短に nikkieです🍨 この記事は、アイうた円盤発売アドベントカレンダー 2日目の記事です。 昨日はnikkieさんによる『カウントダウンなら、まかせて！！ #アイの歌声を聴かせて Blu-ray & DVD 発売アドベントカレンダーを始めます』でしたね。 アドベントカレンダーが開幕しました！🎊 さて、今回は（別の記事で触れたこともあるのですが）、プログラムに読み上げてもらう簡単な方法を取り上げます。 「アイうたのシオンみたいなプログラムが作れないかな」と考えるようになった後、最初に試した実装です。 ‖◤#アイうた プロフィール帳①◢‖トップバッターは”…

ツイート Google Cloud Japan @googlecloud_jp 🪑家具やホーム用品のオンライン ショップ #Wayfair は、サイトを利用する 3,000 万人の一人ひとりをサポートするため、#ML モデルで世界中のプロダクトの需要を予測するなど #機械学習 をフル活用。#VertexAI… https://twitter.com/i/web/status/1542791460109844483 18:30 Kimihiko Kitase [emoji:4B0] @kkitase @mayumik0 お久しぶり 17:59 Google Cloud Japan @google…

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tanuki- 2022-07-02 FV_SCALE 調整 実験内容 水匠 5 を用いて生成した学習データを用いて学習した評価関数で、 FV_SCALE の値を変化させたときの、レーティングの変化を調べる。 水匠 5 が、 FV_SCALE を変化させることでレーティングが変化するのであれば、それを用いて学習させた評価関数も、同様のことが起こるのではないかと予想した。 棋譜生成 生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン 評価関数 水匠5 FV_SCALE=16 1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード 開始局面 foodgate の 2020 年～ 2021…

CTOに機械学習基盤を作って、機械学習をしたいと願い出て、早い3週間。マシンが初期不良でまだ準備できてない中、この本が届いた。 輸送中に本の右上が折り曲がったらしいorz さて、Kubeflowに面倒臭い機械学習フローや環境整備を任せたいのだが、このKubeflowを使いこなすまでの学習コストが思ったりよりも高い。なので、この本を買った。Kubeflowの採用理由は、まぁ、仕事でバリバリK8sを使ってる身としては、使うのはある意味で自然の流れかも...と思う。いや、ほかの奴もあるだろうという選択肢はあったが、Kubeflowに落ち着いた。 それで、なんかダラダラと書いたが、導入方針を書いたDe…