機械学習による時系列予測 | Logics of Blue
最終更新：2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成してみました。 ソースコードはこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 解析の準備 機械学習とは 今回予測するデータ caretパッケージを使う準備 Rによる機械学習 予測モデルの概要 ハイパーパラメタのチューニング 機械学習による時系列予測 最適な次数を選ぶ 当てはめ精度の評価 将来の予測 1．解析の準備 機械学習とは 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを､決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」を、過去のデータからほとんど自動で見つけられることです。 昔は人間が勘と経験そして度胸で予測を出し
顔画像認識に使えそうな10のデータセット - Qiita
機械学習を使って顔画像認識をやりたいと思った時に調べたデータセットをメモしておく。 他に「こんなのあるよ」とか「これが標準的なデータセットだよ」とかあれば教えてほしい。 Labeled Faces in the Wild 名前 Labeled Faces in the Wild
機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと - Qiita
scikit-learnでちょっとした機械学習をするのは、LAMPでちょっとしたWebアプリをつくるよりも簡単です。 下記に自分が入門してから2ヶ月間で覚えたことをまとめました。 ハイライト 重要だと思ったこと3つ 機械学習の概要 scikit learnについて Google Prediction API,Mahout,Spark,Cythonについてそれぞれ一言所感 重要だと思ったこと3つ 1.機械学習に明るい友人をもつこと どんな技術でもそうだけど、友人に聞いて概要を先に掴んでおくと自信を持って進めることができます。この自信を持っていると心が折れにくくなります。 @fukkyyに「入門サイトは難しい用語つかってビビらせてくるけど、ライブラリを使えば機械学習はこわくない」と教わり、巷にある入門サイトを無視してライブラリをたたき始めたので入りやすかったです。 @ysks3nに次元削除や各
『入門 機械学習』第３章：ベイズスパム分類器の作成 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
けっこうやっかいな教科書 オライリーの『入門 機械学習』という教科書を、半年ぐらい前に３分の１ぐらい読んで、内容をまとめたりはせずにほっといたのですが、このたび実際にRでコードを写経しながら走らせてみたりしたので、学習ノートとしてエントリを起こしておこうかと思います。 入門 機械学習 作者: Drew Conway,John Myles White,萩原正人,奥野陽,水野貴明,木下哲也出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/22メディア: 大型本購入: 2人 クリック: 41回この商品を含むブログ (11件) を見る 機械学習の入門的な教科書としては、理論の本として『わかパタ』『続・わかパタ』をそれぞれ途中まで読んだという中途半端な状態ですがｗ、コーディングの本としては、RでやるものとPythonでやるものを１冊ずつぐらいやろうかなと思っておりました。 それでRのも
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
どんなデータでも(※)線形分離可能にしてしまう技術，Vanishing Component Analysis(ICML 2013)を紹介してきました - a lonely miner
急に蒸し暑くなってきましたね．でぶちんなのでけっこうこたえます．タイトルはちょっと釣り気味．ビビっと来た方は是非論文に目を通してみてください:) 例によって，仲間内でやっている小さな勉強会で論文紹介をしてきましたので，そのご紹介です．ぼくの専門というか興味の中心は自然言語処理なので，ふだんはそっち方面を追っているのですが，勉強会では機械学習方面を中心にいろいろ読んでみてます． 今回は岡野原さんのこのツイートで興味を持った以下の論文を読ませていただきました．名前もかっこいい．ヴァニッシングコンポーネントアナリシス！ ICML2013のbestpaper。データ中の集合（例えば画像中の8の字など）が0になるような生成多項式を求める（=集合のコンパクトな表現）効率的なアルゴリズムを提案し教師有学習時の特徴生成などに使える。すごい http://t.co/DedSoyLaJR — 岡野原 大輔 (
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
面倒なデータマイニング作業を時給200円ぐらいでバングラデシュ人に発注してみた:tks(高須 正和)のブロマガ - ブロマガ