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Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
機械学習のためのPython入門 クラスとメソッド編 - Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
ishideoのブックマーク / 2009年1月26日 - はてなブックマーク
Python Database Access Simplified FUTURE I do not plan to release or work on this library going forward. I’m not really using it much these days and it needs some work to modernize it. Feel free to reach out if you have questions. DOWNLOAD Here’s a link to download the most recent version of this library. Download Now. WHAT YOU GET In case you are wondering “What does this package do?”, wonder no
Pythonでのキーワード抽出実装
初出: 2007/6/27 更新: 2007/7/1 文章からキーワードを抽出するスクリプトをPythonモジュールとして実装しました。 分かち書きした上に、適切に複合語をつくり、さらに重要そうなものかどうかのスコアをつけます。 アルゴリズムは、以下のサイトを参考にしました。 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/ ここで紹介されている論文 * 中川裕志、森辰則、湯本紘彰: "出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, 2003年1月 http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/academic-res/jnlp10-1.pdf に掲載されているFLR法のみを実装しています。 実行結果サンプル たとえば、こんなページの本文をテキストフ
転置インデックスによる検索システムを作ってみた - pythonco(ぱいそんこ)の日記
転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！ にインスパイアされて作ってみました。 検索記事は [記事ID][SPC][記事内容]\n以上のフォーマットで、文字コードはUTF-8とします。 検索対象ファイルとして 1 これはペンです 2 最近はどうですか？ 3 ペンギン大好き 4 こんにちは。いかがおすごしですか？ 5 ここ最近疲れ気味 6 ペンキ塗りたてで気味が悪いです 7 ペンペンペンペンという内容のtest.txt用意しました。 インデックス n-gramをkeyとして、各記事のtf(記事中のn-gram出現頻度)と記事IDのタプルをtf降順にsortしたリストを登録した辞書 index[n-gram] => [(tf, 記事ID), ...] #タプルはtf降順にsortしておくをcPickleでシリアライズしたものをインデックスファイルとして使うことにします。 cPickl
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
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