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Qiitaに関するirasyaのブックマーク (2)

  • CMakeの使い方(その1) - Qiita

    はじめに 2月のはじめ頃、CMakeを使ってビルドを自動化しようと思い、色々ググってCMakeLists.txtを作り試行錯誤したのですが、その時は結局断念しました。というのも、abcというステップがあるとすると、ググッて得られる解説はabcのaやbが抜けていきなりcから解説されたものが多く、初心者にはきつかったからです。特にcmake.orgのチュートリアルはまさにその典型で、チュートリアルのStep 1からして長過ぎて、当に何が必要なのかわかりにくい・・・orz ところが、今学期受けているHigh Performance Computingという講義で行われたCMakeの使い方の解説がわかり易すぎて、あっという間に自作ライブラリをCMakeでコンパイルすることができるようになり、CMakeの便利さに感動してしまいました。私と同じくCMake初心者という方にこの感動を共有すべく、ここに

    CMakeの使い方(その1) - Qiita
  • LightGBMを使って競馬予想で回収率100%を超えるコードを書いた(その2) - Qiita

    つまりモデルでは穴馬の当選も予測できているが、卍氏の賭け方では予算の金額によって賭けられる最大オッズが下がってしまい、穴馬に賭けることができなくなります。その影響によりオッズの低い人気馬しか賭けることができず、回収率が下がる要因ともなっているようです。しかしその反対に荒れなかったレースについては卍氏の賭け方のように傾斜をつける方が回収率を上げる要因になっています。 なお今考えている予算が10万円の場合、複勝のようにオッズが低い場合(せいぜい5倍前後で)はあまり影響しません。しかし単勝ではオッズが約10倍以上の場合は、最小賭け金が100円のため、特に影響が出るようです。 このあたりは賭け金の計算式の定数(今の場合0.01)と自身の予算、モデルの予測値との検討が必要となります。 コードの公開 noteにて公開します。またコードの詳細な説明は公開するnote及びnotebook内のコメントにて記

    LightGBMを使って競馬予想で回収率100%を超えるコードを書いた(その2) - Qiita
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