記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ

目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル：Deeplearning4jを使ったIrisで制限付きボルツマンマシンを起動する パラメータ及びkについて 連続的なRBM 結論及び次のステップ 定義と構造 Geoff Hintonによって開発された制限付きボルツマンマシン（RBM）は、次元削減、分類、 回帰 、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。（RBMなどの ニューラルネットワーク がどのように使われるか、さらに具体的な例を知りたい方は ユースケース のページをご覧ください。） 制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならまずここから取り組むのがよいでしょう。以下の段落では、図と簡単な文章で、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。 RBMとは浅い2層のニューラルネットであり、ディープビリーフネッ

セキュリティ・キャンプ全国大会2015の講義で使用された資料のまとめ。公開されていない講義が多いので、すべての講義資料があるわけではありません。随時追加。 高レイヤートラック Webプラットフォームのセキュリティ JavaScript難読化読経 HTTP/2, QUIC入門 SSL/TLSの基礎と最新動向 フレームワークに見る Web セキュリティ対策(これからのWebセキュリティ) これからのWebセキュリティ フロントエンド編 クラウドセキュリティ基礎 バグハンティング入門 解析トラック 仮想化技術を用いたマルウェア解析 講義内容 TOMOYO / AKARI / CaitSith ハンズオン（アクセス解析初級・中級） セキュリティ・キャンプ全国大会2015でのマルウエア分析講義(2015-09-10) チューター発表 「脆弱性をみつける」から「脆弱性をなくす」へ カーネル空間からのセ