2016-03

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トト予想

Jリーグ サッカー勝敗予想とディープラーニングについて

この記事では 「サッカーの勝敗予想にディープラーニングを使う」 ということについて経験的に感じたことや、実際に行った記録を残しておきます。専門的な知識については正直ついていけない部分もあります。数式を用いた理論的説明は無理なので、あくまで実...
機械学習

H2Oにおける分散型ランダムフォレストのメモ

H2Oにおいては Distributed RF: Create a distributed Random Forest model.   と表記してあります。分散型 という意味でよいと思うのですが、これで検索してもぴったりなものがヒットしま...
トト予想

第832回 トトくじ J2予想  J1のナビスコ杯は予想対象外です。

J2 の勝敗予想 832回 トトくじ 今回 予想に用いたアルゴリズムは Gradient Boosted Regression and Gradient Boosted Classification H2O にあるやつです。ナビスコ...
トト予想

第830回トトくじ予想 

機械学習でトトくじの予想 H2O-3 でやってみた 久しぶりのトト予想です。大ハズレかもしれないです。 使ったデータは2016 今シーズンのリーグ戦だけ。まだ3回分しかデータがありません。過去シーズンデータの使用も考えましたが、あん...
機械学習

H2O 予測モデルの作り方 GRID機能を使って最適なパラメーターを得る方法

まだ試作段階ですが、H2O の ウェブヴァージョン において簡単に予測モデルのパラメーターを最適化する手法について書きます。統計解析ソフトの R とか、 PYTHON を使う方法もあるのですが、現状でもっとも簡単な方法は以下です。 gri...
機械学習

H2O 具体的な予測手法 ディープラーニング編

この記事ではH2Oを使った具体的な予測作業の流れについて、備忘録を兼ねて記録します。予測モデル精度の向上手法についてはあまり触れないでおきます。そういったモデル検証については項を改めて研究したいと思います。機械学習の予測性能向上については情...
トト予想

フットボールラボが開発した対戦シミュレーションを使ってみる。

ベイジアンネットワーク 条件付き確率推論でサッカーを読み解く 分かったような分からないベイジアンネットワーク。厳密な意味での確率の意味論についてはここでは踏み込みません。単純に2015シーズンの結果をもとに算出した 状況別確率 で結果を予...
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