【統計分析】機械学習・データマイニング19
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http://ibisforest.org/ http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1502032926/ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1507807291/ >>469 まあぶっちゃけ、自分が思い浮かぶ程度の手法は、エクセル先生でできちゃうし、実務上はそれをわざわざRやらPythonやらでやるインセンティブもないわけで。 https://twitter.com/ikasanma/status/1007588876251160582 流石にEXCELとPythonは使い道が違いすぎる >>501 Excelは昔から統計分析でも使われてきたし変ではない。 データ量肥大化でpython処理が重くなるというならEXCELの場合重くなるどころか開くことすらできなくなるけどね Excel推しの人ってみんな言ってることがどこかズレてる印象 というか、EXCELしか使えないからそれしか選択肢ないんだろう まず、エキスパートシステムは部分的には成功しているぞ >>512 株価予測は簡単じゃねえわ 株価は、あらゆる情報を用いたとしても、日経平均などの平均値を超えられないという、予想が信じられてるんだろ。 株価予測が可能かどうかに関する理論・仮説はこれだ。 自分の考えは、株価予測は不可能という効率的市場仮説はほぼ正しいとおもっていて。 すまんスレチだが助けてくれ >>519 >>501 >>516 これが、全てな気がする。 アメリカのインフレとその後の崩壊に既に仕込んであるのだろうな大手は データの性質をよく知ってるほど強い 株価に影響を与える全てのパラメータがあればって 確かに、原理的にあらゆる情報があれば予測できるとしても、現実的にはオープンにされたデータのみから予測できなければ合法に使えないな 株価予想、デイトレード的なものに機械学習を導入するだけなら 「こういうデータがこう動いたら株価はこうなる」みたいに明示できるなら機械学習なんて不要だろ >>519 だがwindows10でJDKをダウンロード、ダウンロード後保存されたJDKを パターン認識と機械学習（PRML）の輪読資料を公開 http://deeplearning.jp/deep-learning-day18-2/ 実データで学ぶ人工知能講座（AIデータフロンティアコース） http://learn-ai.org/about >>536 >>542 >>547 任意精度で最小二乗フィットをやろうとしてるのですけど、Mathematica以外の選択肢は >>551 「ここ迄やった」変数を用意して、中間結果を書き込んでやれば、 機械学習に興味ある新参者ですがマスター教えてください。パーセプトロンの説明だと入力値と重みの計算値を1か0で出すと思うのですが、多層ニューラルネットワークの場合は計算値を活性化関数で近似してその値を次の層の入力値にする認識でokですか? 何に最少事情でフィットさせるのか分からないことには何とも。 >>555 >>559 >>560 >>561 >>562 あと、leave one outが重い場合はk-fold cross validationする。 みんなは普段どの手法をメインに使ってるの？ すまん。Cで書いていたわ >>565 展示会で見たdatarobotってツールが忘れられない >>572 >>568 法律的な相談になると思うのですが、 なんか学習データの権利とか色々あったな。なんだっけ 他人の著作物に似たら、ダメ！ 大小の３つの○のスタンプを投げてたまたまミッキーになっても誰も罰せられないように >>575 は、著作権じゃなく、商標権で、結果的でも似たらアウト。 元データが大体x∈[0,10]なので、xではなくてx-5の多項式で近似してみたら >>583 >>1 >>3 皆さん機械学習やディープラーニングはどのように勉強を進められましたか？ このスレは世界の頂点に立つ研究者ばかりだから素人さんへのアドバイスは難しい PRML not recommended. Just kidding!!! まぁ以前に比べれば過疎ったよね。月一で見れば十分だｗ もう機械学習ブームは去った。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
