全上場企業の過去５年間の決算情報から機械学習で業績予想 - Qiita
はじめに 金融庁のEDINETというサイトから得た決算情報について、これまで２つ記事を書きました。 XBRLから上場企業の決算書の情報を得る。 全上場企業の過去５年間の決算情報をCSVファイルに変換 今回は前回作った決算情報のCSVファイルから機械学習で業績予想をしてみました。 機械学習は以下の手法を使いました。 * リッジ回帰 * サポートベクターマシン * ランダムフォレスト * XGBoost * LightGBM * CatBoost * 全結合NN(ニューラルネットワーク) * LSTM EDINETからは５年分(５期分)の決算情報を得られます。 LSTMでは、過去４期分のデータから５期目の業績を予測しました。 LSTM以外では、前期と今期のデータから次期の予測をしました。 ※ 有価証券報告書は決算日から３ヵ月くらいあとに提出されます。 最新の決算書の決算日は２０１９年末なので決
JavaScriptのWebGL 2.0でGPGPU - Qiita
はじめに WebGLはブラウザでGPUを使って3D表示をするためのAPIです。 WebGL 2.0は1.0に比べてGPUによる汎用計算(GPGPU)の機能が強化されています。 WebGLは複雑な手順に従ってAPIを呼ぶ必要があり使いづらいので、簡単にGPGPUのプログラムを作れるライブラリを作ってみました。 以下ではこのライブラリの使い方を説明します。 ライブラリの詳しい説明は以下にあります。 http://lkzf.info/gpgpu.js/doc/ ソースはGitHubに上げています。 https://github.com/teatime77/gpgpu.js/blob/master/js/gpgpu.js ライブラリの本体はgpgpu.jsという1個のファイルです。 このファイルをGitHubからコピーしてきて、HTMLファイルのhead部分に以下の1行を入れてください。 WebG
ディープラーニングのフレームワークの自作 - Qiita
はじめに ディープラーニングのプログラムを作る場合、TensorFlowやTheanoなどの既存のフレームワークを使うことが多いと思いますが、既存のフレームワークを使うと内部の動作がブラックボックスになってデバッグがむつかしいという問題があります。 この記事では現在自作をしているディープラーニングのフレームワークについて紹介したいと思います。 以下のニューラルネットワークで基本的な動作はできるようになっていて、現在いろいろな事例のテストをしています。 - 多層パーセプトロン - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) - 再帰型ニューラルネットワーク(RNN) - LSTM (Long short-term memory) 個人でTensorFlowのような高機能のフレームワークを作るのは難しいので、いろいろな人と一緒にフレームワークを作れたらという思いで公開しました。 他の人がコードを
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