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『clew』

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  • トトくじ予想 2016シーズン 予測方法と考え方について | clew

    5 users

    antena.tokyo

    Jリーグも開幕戦が始まってしまいました。機械学習を使っての予想も もう何シーズンになるか、ずーっと結果が出てないです。同じことを繰り返しても意味がありませんので、なんとか新しい試みを考えています。 以下に現状で考えてるヒントらしきものを整理しておきます。 ただの傾向分類ではダメ 時系列での変化を捉える工夫が必要だデータの質が高ければ、それだけで予測精度も高くなります。当然のことなのですが、これをもっと考えてみます。 時系列で変化がないデータには、たとえば 写真、画像 の分類があります。これらは 静的データ分類です。数多くのデータを集めれば おのずと特徴が現れてきて分類精度が高まるタイプです。一般的なディープラーニングは これです。 動的データの代表は 株価、為替 などや、私がやってるスポーツの勝敗予想 など。これらは 名義属性の特徴といったものが時系列で変化する。常に一定の量的尺度で測るこ

    • テクノロジー
    • 2016/06/08 10:04
    • 機械学習
    • あとで読む
    • H2Oを使った未来予測 その準備と具体的使い方について | clew

      27 users

      antena.tokyo

      ディープラーニング H2O を 具体的目的のために使う 準備と方法こちらの記事は随時 更新しております。H2Oとは直接関係しない内容もあります。しかし全体としてみれば 機械学習の応用 ということにつながります。未来予測の技術としての機械学習、そのひとつとしてディープラーニングがあります。 機械学習による株価予測の現状H2Oに入る前に興味深い記事がありましたので、以下にリンクを残します。 この記事では、どういった考え方で株価を予測しているか? について詳しく書かれています。技術的なことには それほど触れていませんので理解しやすいと思います。私が思い描いているのも、こういった応用例だと考えてください。 動的な将来をどうやって予測するか? その方法のひとつとしてディープラーニングがあり、そしていろいろなプラットフォームがあり、H2Oもそのひとつ というスタンスで考えています。 H2O について

      • テクノロジー
      • 2016/06/05 19:05
      • H2O
      • 機械学習
      • ディープラーニング
      • DeepLearning
      • MachineLearning
      • IT
      • あとで読む
      • 競馬の予測にふたたび興味。記事内容について自分なりに理解する。 | clew

        7 users

        antena.tokyo

        競馬予想とトト予想について年末はいろいろ忙しくて はてなブログ などをチェックしているヒマなぞなかったのですが、最近興味深いブログを発見したので記録がてら思うことを書いてみます。 統計予測で競馬を当てる?統計で競馬を予想することはぜんぜん珍しいことではありません。少し前に話題になった ”ハズレ馬券経費騒動” や、英国の投資顧問?の例など やり方 によっては利益を挙げることができる。 とりあえず元ネタリンクを載せておきます。 競馬の予測をガチでやってみた – stockedge.jpの技術メモ 基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることにな… ただ彼らの場合、ものすごく規模というか投資額が大きいという特徴があります。 これは確率的に起こる可能性が高いものをすべて買うという方法をと

        • テクノロジー
        • 2016/04/05 17:21

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