機械学習

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H2O Ai GBM に関するノート

GBM に関する知識 おそらくアルゴリズムに優劣はなく、あるとしたら 「データとの適合」 というか、まあ目的にちゃんと沿うかどうかといった点で評価すべきなんだろうと思います。 アルゴリズムが適切にチューニングされて、目的に沿うもので
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h2o ai データパース時の属性タイプによる予測結果の変化について

H2O AI 限定での話。 同じデータ、そしてアルゴリズムを使っても、パース時の属性タイプの設定によっては 出力結果が大きく変わること についての記事です。 基本的にアルゴリズムに欠陥があるというのは間違いである。そしてトレーニング
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 トト予想 Rを使った予測 準備編 時系列予測を取り入れてみる。 

トト予想 Rによる時系列予測は有効なのか? このページでは、統計解析ソフト R を使用したトトの機械学習予測について書いています。私自身、あまりRを使ったことがないので、その準備や備忘録といった内容となります。 データ準備編 ゼロから
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H2O-3 ai  データの読み込ませとパースについてのちょっとした工夫

トレーニングデータとテストデータの属性タイプをきちんと合わせる。 これは基本中の基本。 トレーニングデータとテストデータの属性タイプがきちんと合っていないと上手く機能させることができません。調整の仕方は簡単です。 まずトレーニ
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トト予想におけるアルゴリズムの選定には○○○○が重要かもしれない。

WEKAによる検証の結果から見えてきたものとは? 現在、第887回トトの予想中ですが、いろいろ検証するなかでかなり重要なことが見えてきました。このページの大見出しが伏字になっているのは単純に不特定多数の読者様に教えたくないからです。
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H2O-3 より良い予測モデルの構築のために 実践的なグリッドサーチ設定

この記事では 実践的にH2Oの各種アルゴリズムにおいて、グリッドサーチを使う方法について、自身の理解を深めるために書きます。 対象となる事例は、サッカーにおける過去試合のスタッツから次戦の組み合わせ対象試合の結果を予測する というもの
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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
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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
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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
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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
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Topological data analysis 略して TDA トポロジカル データ アナリシス これめっちゃ興奮する。

位相幾何学について妄想する 星を見て星座を夢見た古代人 トポロジカル データ アナリシス という言葉を知ったきっかけは以下の記事。 時系列データを高精度に分析する新たなDeep Learning技術を開発 : 富士通 こ
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H2Oを使った未来予測 その準備と具体的使い方について

ディープラーニング H2O を 具体的目的のために使う 準備と方法 こちらの記事は随時 更新しております。H2Oとは直接関係しない内容もあります。しかし全体としてみれば 機械学習の応用 ということにつながります。未来予測の技術としての機械
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競馬の予測にふたたび興味。記事内容について自分なりに理解する。

競馬予想とトト予想について 年末はいろいろ忙しくて はてなブログ などをチェックしているヒマなぞなかったのですが、最近興味深いブログを発見したので記録がてら思うことを書いてみます。 統計予測で競馬を当てる? 統計で競馬を予想することは
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ディープラーニング labellio  お試し中。使い方について

ディープラーニング labellio ふと目にした labellio これはブラウザ上で簡単に画像をラベリングできるソフト?らしい。 教師データとして、いくつか画像を分類していき、分類モデルを作成する。 ある画像を見せた
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トトくじ予想法について考えていた。現状でのベストな方法とは?

ランダムフォレストはやはり一番安定しているかも さて、ゴールデンウィーク中の過密日程も終わり、やっと週一ペースに戻りつつあるトト。 アルゴリズムを使った機械的予想はずっと継続していたわけだけど、イマイチぱっとした結果も残せず、ひたす
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ディープラーニングによるトトくじ予想 準備編 その1 画像をデータに変換する。

画像をどうやってデータに変換するか? さて、今回の記事では妄想を現実に落とし込むためにどうすればいいか?ということを記録します。 いちいち過去試合のデータを入力するかわりに ”データとして画像を使う” というアイデア。次の具体的ステ
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ディープラーニングの画像認識技術とトトくじ予想について

ディープラーニングによる画像認識技術を用いてトトくじ予想をするというアイデア さて、現在記事タイトルにもありますように、”ディープラーニング” という機械学習を用いてトトくじの結果を予測するということにチャレンジ継続中であります。
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H2Oを用いたディープラーニング。まずは環境構築する。手順の覚え書き。

H2Oの環境構築 全手順 まず最初に H2Oがどんなものかとか、そういうことには一切触れません。無知な僕が説明するよりも検索して情報を集めた方がいいですからね。 ここでは実際に使うために ”何をどうすればいいのか?” ってことだけ記
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第753回トトくじ予想。H2Oはまだ間に合わない。。

第753回トトくじ13枠勝敗予想 今回も旧式による予想となります。 旧式といってもデータ構成は新たなものを使用。いつものように一覧表でアップです。 予想1と2を合成すると ダブル8 となり、大きな予想母
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パターン認識と分類。トトくじの場合。

画像認識技術とトトパターン なんだかよく分からないタイトルですが。。 機械学習技術を用いてトトくじの予想をすることについて、現状における問題点を整理してみたいと思います。ディープラーニング自体については参考になるような情報は多くあり
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Word2Vec 自然言語処理 知らぬ間に・・ヤバイ、勉強しなくては。

Word2Vecについて さて、いろいろとマゴマゴしているうちに変化は起きているようです。 Word2Vec という自然言語処理の技術が、昨年にはブレイクしていたらしい。ほんと気付くのが遅いわね。。 ディープラーニングに気を取
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第722回トトくじ 結果にかんして考える材料を挙げてみる。

凡人の考えるアルゴリズムとデータの関係 凡人とは、僕のことです。あなたや、他の誰かではありません。 ふだんやっていた方法では、どんな予測結果が得られたのか?気になったので、ちょっとやってみました。 ブル
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トト予想について 得点パターンと失点パターンによるデータ作成

得点パターンと失点パターンからデータを作成する べつに秘密にすることでもないので、自分のやったやり方を記録しておきます。 サッカーをデータで楽しむ | Football LAB[フットボールラボ] 使用するデータは上のリ
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ピタゴラスの確率・・こんな言葉あったっけ?得点と失点からチームの勝率を予測するセイバーメトリクスの計算式だと?

ピタゴラスの確率から勝敗を予測できるのか? 僕はサッカーのトトくじをやっています。WEKAというフリーソフトを使い機械的に結果を予測させて楽しんでいるんですね。今回は主に野球の勝敗予測に使われているらしい ”ピタゴラスの確率” について。
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ディープラーニング 続編

ディープラーニングの汎用化はどれくらい進んでいるんだろう? というわけで少しだけ調べてみました。 情報はどれもフツーです。だれでも検索でわかるものだからね。 今後に期待できるものが少し。。 以前から感じていたことですが、技術系の
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