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2016/08/02追記: 初学者の頃のブログ記事を読んで驚愕した。これdeepnet使って予測やってるけど、使ってるモデルDeep Belief Networkじゃないですか。 モデル学ばずに適当にデータ突っ込んでるとこういうことがおきますのでご注意ください。 最近機械学習系の話をいろいろ試してるんですけど，その中でもボルツマンマシンとかいうのにちょっと惹かれたので試してみる．なんかよくわかんないけどそのまま突っ込めばなんかいい感じの結果が出てくるという世間の噂を鵜呑みにして何もいじらずにちょっと遊ぶ．本当に全く予備知識のない状態でやります． Rに入ってるIrisデータセットを使って花の品種を予測するモデルを作成し，予測精度を見ました． ボルツマンマシンでの実装 使うパッケージはdeepnet install.packages("deepnet") library(deepnet) デー

素晴らしい諸先輩方の解説を見てぼくもなんとかここまで使えるようになりました。 基本的な使い方は下の参考のところに挙げた諸先輩方の解説ページや文献など読んでもらうとして，このページはあまりウェブで見つからなかったことを中心とした忘備録です。 モデリング 別段新しいことはありませんが，重回帰というか説明変数を複数投入してのdlmModRegの使用例が日本語であまり見当たらなかったので，まあなんかウェブへの知識の蓄積(笑)に貢献できればみたいな。 そこだけちゃんと書きますが，ちゃんと書くといってもただ説明変数のところを変数が並んだMatrixに変えるだけです。 2011年1月からの月次データdatみたいなものを仮定してですね。(元データを示さずにサンプルプログラムを公開するのってなんか不思議な感じですが，いい感じのが見つかったらまたそれでやります) #準備 start=c(2011,1) fre