機械学習の種類と特徴 - Y's note
人間ではなく機械が自動的に意思決定することのメリットとして、大量のデータをInputとした予測、推定、分類などの処理をAlgorithmの構築によって瞬時に行える事である。 1枚の画像だけを見て何が写っているかのような判断においては人間の脳が優れているものの、大量のデータInputを基にした組み合わせの選択や最適解に瞬時に辿り着くという目的においては機械に任せてしまったほうが効率的とも言える。昔から機械学習による予測、推定、分類などの処理は様々な手法として提案されており、どういった問題を機械に判断させるかという切り口で最適なものを人が選択する。下記表に機械学習の種類と特徴を纏めてみた。※ただし必ずしも6種類のいずれかに分類される訳ではない。例としてニューラルネットワークがあり教師あり学習であり深層学習にも位置する。 機械学習の種類 特徴 代表的なAlgorithm 備考 教師あり学習 正解
R言語を用いた自己回帰モデルによる株価予測を試してみた - Y's note
一番売れてる株の雑誌ZAiが作った「株」入門 改訂版 作者: ダイヤモンド・ザイ編集部出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2009/03/27メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 71回この商品を含むブログ (13件) を見る 株価予測 欧州の経済不安により円高/日本株安が深刻になっています。トレーダーとしてはこのBigWaveを見過ごす訳にはいかないですが、「もうはまだなり、まだはもうなり」という言葉があるように投資のタイミングは非常に難しいものです。ここでは投資理論を語るのではなく、機械学習で株価を予測する事を試してみます。今回採用する予測Modelは自己回帰Model(AR)です。ARは時系列データ解析によく用いられます。AR処理はR言語のar関数を用います。 AR(AutoRegressive)Model ARModel - 自己回帰モデル ARModelは時系列解析
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