Kaggle 2022 Amex解法まとめ
2022/Amex解法まとめ 2022/05/25 ~ 2022/08/24 https://www.kaggle.com/competitions/amex-default-prediction/overview/description 概要 お題 目的 匿名化された時系列の行動情報から貸し倒れを予測する 今回の課題 匿名化された時系列の行動情報から貸し倒れの確率を予測する 18ヶ月間の支払情報から120日以内に支払わなくなる（支払えなくなる）確率を予想する 具体例 時系列（YY-MM-DD）と匿名特徴量（大半がfloat、一部categorical）188個 必要性 現状の手法とその課題 精度をより向上させたい （詳細な記述はなし） コンペティションについて データ CSVの合計が50GBと非常に大きい 訓練データ550万行、テストデータ1140万行 （ColabやKaggleでやる場
研究に利用する画像の画像処理や統計解析が気軽に行いたいと思ったことはありませんか。 ImageJというソフトを利用すれば、これらを簡便に行うことができ、さらに処理の自動化を仕込むこともできます。 今回はImageJのインストール方法から、簡単な画像処理の操作方法についてを紹介します。 ImageJとは？ ImageJとは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health, NIH)で開発されたオープンソースのソフトウェアで画像処理や分析に用いられます。また、OSに依存せずWindowsやMac、Linuxで同様の操作が可能です。 ImageJで行える代表的な画像処理は以下の通りです。 画像の前処理（フィルタリング、平滑化、鮮鋭化、境界抽出、二値化など） 画像の測定（長さ、面積、強度、形状、角度など） 画像の解析（セグメンテーション、オブジェクト識別、自動対
ジビリジル(DP)法 目的 原理 方法 試薬 実験操作 ダイコン試料液の調製 結果 インドフェノール(IDP)法 目的 原理 方法 試薬 AsA標準液の濃度検定 ダイコン試料の調製 AsA濃度の測定 共通課題 DP法とIDP法で得たAsA含量の有意差検定(F検定後にT検定。危険率5%で行い、結果等を考察する) (調査)ヒドラジン-HPLC法の概要を調べる。 DP法とIDP法で得たダイコンのAsA含量を「食品成分データベース」のビタミンC量と比較し、結果について考察する。 ジビリジル(DP)法 目的 大根中のAsAを定量すること。 原理 酸性下でAsAにFe³⁺がFe²⁺に還元される。これにα,α-ジピリジルを加えると、1molのFe²⁺3molのα,α-ジピリジルと反応して赤橙色の安定のキレートを生成する。これを波長525nmで比色定量することにより、AsAの量を求める。 方法 試薬 ・5
概要この記事は 2019/12/7 に開催された Japan.R の発表原稿である.github.com speakerdeck.com 小難しいテクニックを使ったことをアピールせず, なるべく単純な方法だけで, データから何が言えるのか, 何を示せるのかを作業の流れに沿ってチュートリアル風に説明する, というのがコンセプトである. スクレイピングによるデータの取得, 加工, そして要約統計量の計算やグラフの見せ方, といった事柄はほとんどのデータ分析で必要な基礎技術だと思うので, 実践的な例になると踏んでいた. 当初は 5分間のLTの予定だったので要約統計量 (記述統計量) の見方とかだけを話すつもりだったが, 20分枠に変更したことに合わせてボリュームを増そうとしたらバランスが狂った感じになった. (小難しいことをしないとか言いながら色気を出してディープラーニングに手を出そうとしている
[無料EA] 自動売買EA使い放題企画2021 MT4/MT5 数百本のEA(自動売買ソフト)の中からピックアップしたEAを無料配布する企画です。 無料配布対象の自動売買プログラムをダウンロード 各EAはそれぞれのEAページからダウンロード可能です。気に入ったEAをお好きなだけダウンロードしてください。 EAの各ページは諸事情により事前通知なく削除する可能性がありますが、ご了承ください。 MT5EA一覧 CCI, AO, デマーカーの複合 想定対応通貨ペア：GBPJPY H4, AUDJPY H2, GBPJPY H2, AUDJPY H3, GBPJPY H6, EURJPY H3, GBPUSD M30 ×特徴がないのが特徴のEA 想定対応通貨ペア：EURGBP H1, EURUSD H1, USDJPY H1, USDJPY H4 仮想通貨対応EA(固定SLTP) 想定対応通貨ペア：
順序をもつ分類タスクで使える手法「label distribution learning」をご紹介 - OPTiM TECH BLOG
はじめまして、R&D チームの宮城です。業務では主に画像分類モデルの開発や精度改善を担当しており、現時点(2021年3月)でR&D唯一の文系学部出身です。 趣味はNBA観戦で、ジョージ・ワシントン大学時代の渡邊雄太選手(現トロント・ラプターズ)を生で見たことがあります。自分と同じ人間とは思えないほどスタイルが良くハンサムでした。 今回の記事ではDeep Learningを用いた分類タスクにおいて、順序をもつクラス分類（統計学でいう「順序尺度」によるクラス分類）の誤差をうまく計算できる label distribution learning という手法を紹介します。 誤差を算出する損失関数から順を追って説明していきますので、直接 label distribution learning の項目から読み進めていただいても結構です。 損失関数 損失関数とは cross entropy loss o
機械学習の用語集 - Qiita
はじめに 本記事では、機械学習に関連する用語を @daikikatsuragawa なりに砕いた表現で紹介します。自身の備忘録も兼ねているため、知識が増え次第、気まぐれで随時更新、編集します。ご了承ください。 ↓ぜひ、こちらと合わせてご覧ください。 基礎 機械学習（machine learning） 人工知能（AI）のひとつの分野。人間が自然におこることをコンピュータで実現する技術や手法、研究分野。また、データから繰り返し学習し、データに隠されたパターンを発見すること。 手法（approaches） 機械学習におけるモデルの作成方法。 アルゴリズム（algorithm） 機械学習における手法の中身となる具体的な計算式や計算方法。 モデル（model） コンピュータで処理が可能な形式の値を入力として受け取り、モデルの構成に採用されているアルゴリズムにより算出された予測および判断の結果を出力す
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 はじめに2023年5月2日、Khan AcademyのCEO、Sal Khan氏がまたもTED Talksへ登壇です。今回のタイトルは「The Amazing AI Super Tutor for Students and Teachers」。AIが教育に与える影響を説いていて、話の中には同氏ならではの明快で研ぎ澄まされた知見が息づいています。日本でもぜひ拡散してほしい内容でしたので日本語訳（DeepL）をつけたスクリプトをシェアします。 YouTube Introduction: AI in EducationSo, anyone who's been paying attention for the last few months has been seeing headlines like this, especially
Linux環境で使えるストレージのベンチマークツールはいろいろありますが、どれも一長一短あるので、用途別で使い分けています。 多機能がウリのfioが有名ですが、今回はMicrosoftが開発している、diskspdの使い方をまとめました。 記事の最後では、CrystalDiskMarkと同等のベンチマーク実行方法を紹介しています。 diskspdとは Microsoftが開発元の、ストレージ性能を計測するベンチマークツールです。 Windows版：https://github.com/microsoft/diskspd Linux版：https://github.com/microsoft/diskspd-for-linux このツールの良いところは、下記の3点。 使い方が簡単 Windows、Linuxの両方に対応している Windowsの代表的なストレージベンチマークソフトである、Cr
日経平均株価のテクニカル分析用データ作成 - Qiita
Todo 株価の分析をより高度なものにする為、テクニカル指標を追加しグラフで表示する 移動平均 MACD RSI ボリンジャーバンド ローソク足 これらのテクニカル指標の追加は、Pythonだとpandas_datareaderやTA-Libというライブラリを使用することで簡単に出来る。 用語 テクニカル指標 移動平均 過去〇〇日分の平均 ゴールデンクロス 「短期の移動平均線」が「中期以上の移動平均線」を下から上に抜けること 価格が上昇しているサイン デッドクロス 「短期の移動平均線」が「中期以上の移動平均線」を上から下に抜けること 価格が下降しているサイン MACD トレンドを見る指標 0以上なら上昇トレンド 0以下なら下降トレンド RSI 売られ過ぎ・買われ過ぎを判断する指標 20〜30%を下回る・・・売られ過ぎ 70〜80%を上回る・・・買われ過ぎ ボリンジャーバンド 売られ過ぎ・買
C#のアドベントカレンダー24日目に参加させていただきます。 この記事は、別のアドベントカレンダー「ひとりアドベントカレンダー C#による投資検証ライブラリMagicalNuts」に書き溜めた23日分の記事をまとめたものです。 qiita.com もの凄い長いので、ご興味の沸いたところだけでも読んでいただければと思います。GitHubやNuGetでも公開済みです。 github.com www.nuget.org MagicalNutsとは？ MagicalNutsはC#による投資検証ライブラリです。使い方次第で、次のようなアプリケーションを実装できます。 株主優待イベント検証アプリケーション 独自指標を追加したチャートアプリケーション バックテストアプリケーション C#の取り回しのしやすさを活かし、痒い所に手が届く投資環境を作りたい方の１つの選択肢になれればと思います。MagicalNu
文系マーケターやマーケティングに興味のあるビジネスパーソンが“これだけは知っておきたい”基本的な統計用語の意味や使い方を解説する本特集。最初のテーマは「標準偏差」。統計的手法には欠かせない「サンプルのばらつき具合」を数値で表す便利な指標について、法政大学経営学部の西川英彦教授による“超初心者レベル”の講義で学ぶ。 なぜ「平均値」だけでは不十分なのか ――「文系マーケターのための統計入門」では、マーケティングに携わるビジネスパーソンが、統計用語に関する意味や役割を大まかにイメージできるくらいまでかみ砕いて解説してもらいます。今回のテーマ「標準偏差」では、どんなことが学べるのでしょうか。 西川英彦教授（以下、西川） 標準偏差とはどういうもので、なぜ必要なのかについて話す前に、まずは「なぜ平均値だけでは不十分なのか」という話から始めましょう。 Aという店舗で商品の「ヨーグルト」の仕入れについて、
公共図書館への投資が近隣の子どもにもたらす影響（米国） 総務部企画課・青山寿敏（あおやまひさとし） ●はじめに 2021年4月，米・シカゴ連邦準備銀行（Federal Reserve Bank of Chicago）は，“The Returns to Public Library Investment”と題する報告書を公表した。本報告書は，公共図書館への投資がどのような効果をもたらすかを，近隣の子どもへの影響を中心に分析している。本稿では，同報告書の7月改訂版を基に，その内容を紹介する。 ●分析手法 本報告書は，公共図書館への投資の効果を，主に（1）子どもの利用頻度，（2）近隣の子どもの学力，（3）近隣の住宅価格の3つの指標を用いて分析している。なお，ここでの「投資」は施設の増築や改築等を目的とする一定規模以上の支出を指し，職員の給料や蔵書等への支出は含まれない。 分析に当たっては，差分の
はじめに 学生時代にほんの少し競馬をかじったことがあるのですが、競馬の着順予測は考えるべき要素が多く、自分の頭の中でそれらの要素を考慮して予測するのは難しいと感じたので、１年足らずで止めてしまいました。ですが、「StanとRでベイズ統計モデリング」10.2節の棋士の「強さ」を推定する手法を知り、この手法を活用すれば、着順予測をシステマティックに行えるのではないかと考えるようになりました。そこで、以下では着順予測に考慮すべき要素の一つである競走馬の「強さ」を統計モデリングにより推定します。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者:松浦 健太郎出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本 使用データ 以下のようなレース結果のシミュレーションデータを使用します（1438頭、290レース分）*1。このデータは、後述の統計モデルから生成し
こんにちは、データエンジニアの多田です。 私は現在、データ利活用基盤「Knile（発音は “ナイル"）」の開発をしています。 今回は、私が Knile チームでスクラムマスターからプロダクトマネージャーへと役割が推移していく中で取り組んできた、チーム開発の課題とその対策について紹介いたします。 Knile とは Knile とは、以前 CET と呼ばれていたチームが開発するデータ利活用基盤です。 Knile のビジョンや設計思想については、最近行われた社外への登壇資料があるので、ご覧ください。 第14回MLOps勉強会 CloudNative Days Tokyo 2021 時間軸で取り組むチーム運営 この記事では以下の 4 つのサイクルに分けて取り組みを紹介します。 長期計画 半期 四半期 スプリント(2 週間) チーム運営のサイクル これは実際に業務の中で考える思考の順番でもあります。
日本の民主主義と自由における課題と、世界との比較：Freedom in the World 2022 - 忘れん坊の外部記憶域
公表からすでに半年近く経ってしまっていますが、遅ればせながらFreedom in the World2022を見ていきます。 (昨年の2021年報告については以下の記事) Freedom in the Worldとは Freedom in the Wolrdは自由と民主主義を監視するために設立された国際NGO団体フリーダム・ハウスが毎年公表しているレポート及びランキングです。 1948年に国連総会で採択された世界人権宣言を元に、各国・地域の政治的権利(Political Rights)及び市民の自由(Civil Liberties)を点数で表しています。採点は25項目4点満点、合計スコアは100点です。但し自国民の虐殺など極めて深刻な人権侵害が発生している国家・地域では別途減点されることがあります。(シリア、南スーダン、中国などいくつかの国で減点されている) freedomhouse.or
新型コロナウイルス感染症COVID-19：最新エビデンスの紹介（12月9日） - Neurology 興味を持った「脳神経内科」論文
今回のキーワードは，long COVID患者では認知機能障害が顕著である，long COVID患者脳において神経炎症が生じている，COVID-19患者脳では老化細胞が増加する，3回のワクチン接種によりlong COVIDは73%抑制できる，ニルマトルビル・モルヌピラビルはlong COVID発症を低下させるがその効果は小さい，パクスロビドは31あるlong COVID症状のほとんどを抑制できない，ボルチオキセチンはCRPで調整すると認知機能を改善する，です． Long COVIDに伴う認知機能障害に関する研究が引き続き報告されています．Long COVIDに伴う神経炎症（ミクログリア活性化）を画像化した研究が動物での既報に続き，ヒトでも報告されました．また老化を細胞レベルでとらえ，老化細胞を体内から除去しようとするsenolyticsという概念がありますが，long COVIDに伴う細胞老
●「期待」の意味 ●過去は役に立たない ●鉛筆を舐める？ ●「外国債券」をどうするか？ ●期待リターンは社会的に決まる 「期待」の意味 資産運用の専門用語の中で「期待リターン」は、特に甘美な響きを持つ言葉だ。短期国債や預金のようなほぼ無リスクとされる資産よりも高い期待リターンが得られると思えばこそ、投資家は株式投資のリスクを受け入れる。 こうした文脈で使われるので、期待リターンの「期待」には、どうしても「期待に胸を膨らませる」という表現に出てくるような意味での希望のニュアンスが付随しがちだ。しかし、専門用語としての期待リターンの「期待」は、統計学で言う「期待値」、即ち、将来の実現確率で重み付けされた加重平均としての「予想」の意味で使われている。 この使い分けは投資教育の初期に明確に伝えておくといいと思うのだが、教える側も、両方のニュアンスを適当に混ぜ合わせる方が話がしやすいので、案外放置さ
データを扱う際には「統計」の知識は避けては通れない。統計学の基礎を学び、データの特徴を示す記述統計のプログラムをPythonで作ることで、統計の知識を深めていく。 統計学は、日常生活のあらゆる場面で活用されています。例えば、天気予報やテレビの視聴率、選挙速報など、気づかない間に統計学の恩恵を受けています。 近年はビジネスにおいてもデータに基づく意思決定が重視されるなど、統計学の知識はますます必要になっています。統計学を学ぶことで、データをどう分析するかという視点が身に付き、生活や仕事に役立つことでしょう。 本稿では、統計学の基礎を解説し、データの特徴を示す「記述統計」のプログラムをPythonで作ります。 記述統計と推測統計 統計学には「記述統計」と「推測統計」と呼ばれる手法があります（図1）。 「記述統計」とは、「データが持つ特徴を読み解くための手法」です。手元のデータから、「平均値」や
文・松岡亮二（早稲田大学准教授） コロナ禍を契機にオンライン学習の導入が叫ばれたり、九月入学導入論が巻き起こったりした。コロナ禍の前から教育格差の存在が指摘されてきたが、はたしてこれらの新しい取り組みは格差を是正するのだろうか。新書大賞2020で第三位となった『教育格差』を執筆した松岡亮二氏が分析する（以下は、月刊『中央公論』2020年7月号より。九月入学論についての分析は割愛し、ICT教育についての部分を抜粋した）。 「緩やかな身分社会」 新学期を迎えるはずだった四月以降、休校の有無や、休校時の情報通信技術（ICT）活用が教師・学校・自治体・公私立によって異なることが「教育格差」として報道されるようになった。 まず言葉を定義しよう。本人が変更できない初期条件である出身家庭や出身地域などの「生まれ」によって、学力や学歴など教育成果に差があることを「教育格差」という。もし「生まれ」と教育成
コロナ禍により、4-6月期GDPは前期比-7%という、空前のマイナス成長を記録しそうである。もっとも、リーマンショックの際は、マイナスが4四半期続き、前期比の合計が-8.8にもなっていたので、これよりは小さい。他方で、今回は、消費増税によるマイナスと連なっており、合わせるとリーマンを超える。1年前から景気が後退していたのに、無視して消費増税を強行したら、コロナ禍に遭い、これまでにない大打撃にしてしまったわけだ。 ……… 6月の鉱工業生産は前月比+2.1と上昇したものの、4,5月までのマイナスが大きく、4-6月期は-16.4もの大幅な落ち込みとなった。ただし、今後、急速に回復する見通しで、7,8月の予測指数は+11.3,+3.4となっている。このように推移すれば、3月の水準まで戻ることになる。財別に戻り具合を見ると、建設財は比較的早く、消費財がこれに次ぐ。他方、設備投資の動向を示す資本財(除
医者が診断する際、一つの血液検査の数値だけでは病気の特定は難しい。だが検査項目を増やしていくことで、病気の特定はより確実性を増していく。このように、人はデータを増やすことで予測の精度を上げることができる。同様にAIの予測に不確実性を持たせ、観測点を増やすことでその不確実性を減らす最新の研究の一つを紹介しよう。 AIだって「自信がない」こともある。自分が学んでいないことについて「予測せよ」と言われたらなおさらだ。だがこの「予測の不確実性」を減らすための研究が日進月歩で進んでいる（写真はイメージ） ディープラーニングの弱点といわれているものの一つに、「データがなければ予測や変換ができない」点がある。ただ実はこれはほぼ誤解で、直接のデータを必要としない、「メタ学習」という予測モデルの研究が進んでいる（第10回「データがないのに学習可能？ 最先端AI『メタ学習』がスゴい」を参照）。 メタ学習は、一
今あらためて考える特徴量エンジニアリング ～予測精度をあと一歩改善するテクニック - アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine
多くの企業でデータ分析やAIモデル開発が一般的になりつつある。昨今は、IBM AutoAIなどの自動AI製品やSaaSが多く登場しており、プロのデータサイエンティストではない市民データサイエンティストでも、AIモデル開発を容易にスタートできる時代になっている。 AIモデルのよし悪しが、予測精度や汎用性を大きく決定する。その重要な要素として、データから有用な特徴量を作成する技術「特徴量エンジニアリング」が挙げられる。 自動AI製品にはプロデータサイエンティストが培ってきた特徴量エンジニアリングの手法が組み込まれており、初心者でも扱える。 また一方で、Kaggle等のデータ分析コンペティションでは、有用な特徴量エンジニアリング手法が多くのユーザーからコミュニティの中で提案されている。 本稿では、初級～中級のデータサイエンティストを対象に、自動AI製品に組み込まれた手法やKaggleなどで提案さ
探索的データ分析とは | IBM
データ・セットの分析と要約に使用される探索的データ分析という手法について、理解する上で必要な内容をすべてご紹介します データ・セットの分析と要約に使用される探索的データ分析という手法について、理解する上で必要な内容をすべてご紹介します。 探索的データ分析（EDA）は、データ・サイエンティストがデータ・セットを分析および調査して、主な特性を要約するために使用する手法で、データ可視化の手法が活用されることが多くあります。 それは、データ・サイエンティストがパターンを見つけ出すことや、異常に気付き、仮説を検証し、仮定を確認することを容易にするため、データ・ソースをどのように操作すれば必要な答えが得られるかについて、判断を行う際に役立ちます。 EDAは主に、形式モデリングまたは仮説検定のタスクにとどまらず、データから何を読み取れるかを見出すのに用いられ、データ・セットの変数および変数間の関連をより
Metaがベイズ最適化の予想外の改善を実現
3つの要点 ✔️ 評価のコストが高いシステムの効率的な最適化技術としてベイズ最適化がある ✔️ 改善量の期待値（EI）を計算することで解の改善に必要な試行錯誤を削減可能 ✔️ パラメータが高次元の場合のEIの不具合を解決することで予想外の改善を達成 Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization written by Sebastian Ament, Samuel Daulton, David Eriksson, Maximilian Balandat, Eytan Bakshy (Submitted on 31 Oct 2023 (v1), last revised 18 Jan 2024 (this version, v2)) Comments: NeurIPS 2023 Spotlig
「そもそも経済」、少し久しぶりの配信です。最近、日々の市場の動きが派手なのでどうしても目先の解説が多くなりがちなのと、会社設立など庶務もかさんでいたためです。 きょうはマーケットニュースでしばしば耳にする「VIX」です。「恐怖指数（Fear Gauge）」の別名もあります。 簡単にいうと「株安の警戒度」ですが、「そもそもどういう仕組みなのか」「VIXが上がればなんなのか」といったあたりは曖昧な方も多いのではないでしょうか。 ちょうどそのVIXが下記のように高くなっています。いまの相場の状況をつかむ上でVIXは重要です VIXそのものの説明やなぜ大事なのか、さらには歴史的な観点からVIXとどう向き合っていくのがいいのか、わかりやすくお話しします。 ◆ 恐怖指数さきほどのチャートは2021年～でしたが、もう少しズームアップしたチャートがこちらです。 S&P500が下がっているときにVIXが上が
このような計画プロセスを設計するために、人工知能（および認知科学）の起源に戻り、1950年代からNewell、Shaw、Simonが探求した計画プロセスからインスピレーションを得ました。Newellたちは、問題解決を、木として表現された組合せ問題空間の探索として特徴付けました。そこで著者たちは、言語モデルによる一般的な問題解決のためのTree of Thoughts (ToT)フレームワークを提案します。Fig.1が示すように、既存の方法が問題解決のために連続的な言語シーケンスをサンプリングするのに対し、ToTは積極的に思考の木を維持し、各思考は問題解決への中間段階として機能する首尾一貫した言語シーケンスとなります（Table 1）。このような高レベルの意味単位により、LMは、言語でもインスタンス化される意図的な推論プロセスを通じて、異なる中間思考が問題解決に向けてどのように進んでいるかを
ランキング参加しております こんにちは もう結果は出揃っていましたが、なかなか書けず。 中１息子は①10/31の全統中に始まり、1ヶ月の間に3回の模試を受けました。 kekosmile.hatenablog.com 中1第3回駿台中学生テストの結果 Z会進学教室の第2回公立月例テストの結果 息子の総評 科目毎の感想 【英語】 【国語】 【数学】 中学入ってからの外部模試 過去の模試について 中1第3回駿台中学生テストの結果 (受験者数2595 第2回より500人アップ) 第二回と比べて の偏差値推移(難易度の参考として全体の平均点) 英語 40.9→43.4(51.5点→56.2点) 国語 61.6→65.8(58.4点→38.9点) 数学 52.7→51.6(45.2点→34.0点) 3科総合 50.5→52.2(155.1点→129.2点) Z会進学教室の第2回公立月例テストの結果 (
ふつうの奴らの上を行け（『裏道を行け ディストピア世界をHACKする』プロローグ） – 橘玲 公式BLOG
出版社の許可を得て、新刊『裏道を行け ディストピア世界をHACKする』の「プロローグ」を掲載します。発売日は明日ですが、すでに一部の書店には並んでいます。ディストピアSFのような表紙を見かけたら手に取ってみてください（電子書籍も同日発売です）。 ************************************************************************************** 現実は攻略不可能な「無理ゲー」 ネットフリックス史上最大のヒットとなった韓国ドラマ『イカゲーム』はいわゆるデスゲームで、参加者は人生を逆転する賞金を求めて、〝だるまさんが転んだ〟や綱引きなど子どもの頃の遊びで勝負する。 ゲームの参加者は456人で、主人公のソン・ギフンは456番目。1人が死ぬと1億ウォン（約1000万円）が積み立てられ、45億円相当の賞金を目指して6つのゲームに
超・株式投資 (Modern Alchemists Series No. 122) 作者:KAPPA 発売日: 2014/05/20 メディア: 単行本（ソフトカバー） 書名：超・株式投資 著者：KAPPA ●本書を読んだきっかけ 同著者の 「株式より有利な科学的トレード法」 の入門的位置づけと思いAmazonで購入 オプション取引の優位性を説明する ために株、ETF、オプション取引に ついて簡単に書かれている ●読者の想定 本書は「超・株式投資」というタイトルであるが 結論はマルキール博士のインデックス投資 よりさらにカバードコールや現金確保の プット売りの有用性を説明した書である 著者が東大医学部卒の医師であることも あり説明はデータを基に論理的に 組み立てられている 人によっては理解しづらいかもしれない しかし、第二部オプションの所は なぜかわかりやすく書かれていた ●本書の説明 個
統計学公式集 - Qiita
はじめに この資料は,統計検定準１級までの範囲を一通り学習した人のためのものである。 導出や解説を省いて,問題を解くために必要な公式のみをまとめてある。 参考は「統計検定準１級対応 統計学実践ワークブック」(日本統計学会) 離散型分布,連続型分布,分散分析と実験計画法に関しては,表記の都合上別途まとめることとする。 なお,以下の議論において,厳密性は度外視している。 序章 ２級の内容軽くまとめ スタージェスの公式 データ数$n$に対するクラスの数$k$ $$ k=\color{red}{1+3.322 \log_{10} n} $$ フィッシャーの３原則＆抽出法 〇フィッシャーの３原則 $$ \color{red}{\mbox{無作為化,繰り返し（反復）,局所管理}} $$ 〇抽出法 $\color{red}{\mbox{単純無作為抽出}}$ 母集団から全ての個体が等しい確率で選ばれる。大
修了課題レポート1 現場で潰しが効くディープラーニング講座の修了レポートです。 応用数学 線形代数学 要点 行列とはスカラー・ベクトルの集まりである。 行列を用いて連立方程式を機械的に解くことができる。 行列同士の積はl行m列の行列$\mathbb{A}$とm行n列の行列$\mathbb{B}$とでしか演算できない。 $\mathbb{A} \times \mathbb{B}$でできあがる行列$\mathbb{C}$はl行n列の行列になる。 行列$\mathbb{A}$に対する逆数のような存在として 逆行列 $\mathbb{A}^{-1}$がある。 対角のすべての要素が1でその他の要素が0な行列を 単位行列 $\mathbb{I}$と呼び、下記のような性質を持つ。 $$ \mathbb{A}^{-1}\mathbb{A} = \mathbb{A}\mathbb{A}^{-1} = \ma
皆さん、こんにちは。yukidarumaaaaです。 SASシリーズ第５回目です。 今回はSASの記述統計量について紹介していきます。 SAS未経験の方も一緒に学んでいきましょう！ 前回の記事はこちら👇 blog.css-net.co.jp １．記述統計量とは ２．SASプロシジャ ２-１．MEANSプロシジャ 応用編① 複数設定可能 応用編② グループ化可能 ２-２．FREQプロシジャ 3．おわりに １．記述統計量とは まず記述統計量について説明します。 記述統計量とは、収集したデータを用いて、平均や分散、標準偏差などを計算して分布を明らかし、データの示す傾向や性質を把握する統計手法のことをいいます。 SASではSASプロシジャ(関数的なもの)を使って記述統計量を簡単に表すことが可能です。 ２．SASプロシジャ 記述統計量を表すことができるSASプロシジャも複数あり、 今回は「MEAN
投資したお金がどれくらいまでならマイナスになっても受け入れることができるか、という度合いのことを「リスク許容度」といいます。 これが、資産配分（アセットアロケーション）を決めるうえでものすごく重要なのですが、投資経験、年齢、家族構成、年収、資産状況、性格など複数の要素が関係してくるため、実際に自分のリスク許容度を把握するのはなかなか難しいものです。 ANA Financial Journal に、自分のリスク許容度の無料診断ツールが掲載されていたので見てみました。 あなたの投資、リスク許容度は？計算方法と便利な診断ツールも紹介 これから投資をはじめたいけれど、リスクも気になる。そんな人は自身の「リスク許容度」を知ってから、投資商品や銘柄選びをすると失敗しにくくなります。この記事では、リスク許容度の意味・計算方法のポイント・無料診断ツールなどを紹介していきます。＜目次＞ リスク許容度とはリス
目次 IEEE コンペ 所感 上位陣に共通しているポイント 異なる点 1st Place Solution チーム リンク 要点 時間特徴は重要でない Magic Feature Fraud な顧客 過学習の防止 詳細 Final Model UIDの見つけ方 EDA Feature Selection Validation Strategy 2nd Place Solution チーム リンク 要点 Data Cleaning CV Feature Engineering Final Blend 6th Place Solution チーム リンク 要点 User IDs CV Features Models Blending Post-processing Final submission 9th Place Solution チーム リンク 要点 ユーザーID CV Model 11
ひとまず統計検定3級の取得を目指すことを推奨します。 統計検定の3級は、現在の高校のカリキュラムにおける数学I相当なので、優秀な高校生が獲得している能力です。 統計検定3級程度の能力が無ければ、品質管理や工場のQC活動は行えません。標準偏差や仮説検定の考え方が分かっていなくては、統計データを眺めるためにも、それが傾向なのか、単なるバラツキなのかの違いも判りません。 以下は私が別件で作成した、現行の学校教育のカリキュラムにおける統計の教育状況です。最近の数学の指導要領の改訂で、確率統計が大幅に強化されました。 これが優秀な学生が持っている能力だと思ってください。「生産性を上げるために必要なスキル」というよりは「新卒社員と肩を並べて働くためのスキル」だと思ってください。これが数年後の大卒新卒社員が持つスキルです。 ちなみに統計検定2級になると、数学B相当、大学で行われる教養講座の統計相当になり
このnoteはM-1グランプリが始まる直前の12月20日に公開しています。したがって、M-1グランプリ2019年に何が起きるかさっぱり分からない状態で書いています。また更新する予定はありません。2019年のM-1直前にどうしても書いておきたかったのが、2018年の上沼恵美子さんバッシング問題に対する「私なりの解」です。 このnoteがご本人に届くとは思いませんが、上沼さんには2019年の審査をスッキリした気分でやって欲しいし、見る側も「どうせ依怙贔屓だろ？」みたいなモヤモヤを抱えて欲しくない。 誤解だよ！と言いたいのです。 改めて、バッシング問題を振り返りましょう。 審査員コメントを求められた上沼さんの、以下のような発言がSNSで批判を集めた…とされます。以下、コメントを並べてみましょう。 「（ミキの）ファンだな。ギャロップの自虐と違って突き抜けてる」 ⇒ミキに98点。ギャロップに89点。
はじめに UKIです。 7月19日に開催されたJ-Quantsデータ分析コンペティション表彰式での入賞者プレゼンにて頂いた質問に回答します。 質疑応答にて回答済みの質問一覧 XGBRを使われた理由を教えて頂きたいです。 (Lassoを使用していない理由) 「方向予測」の定義をもう一度教えて頂きたいです。 上がったものが、さらに上がることがトレンド だと思いますがいかがでしょうか。 ニュース分析ではファンダメンタル分析チャレンジと異なり、買付タイミングが決算発表のタイミングではないですが、どのようにファンダメンタル分析のモデルを流用したのですか? 元々、任意のタイミングで予測できるモデルだったのでしょうか。 今後UKIさんが参加してみたいと思う株コンペのテーマはありますか？ UKIさんは、hohetoさんと共に、仮想通貨でも活躍されていますが、株と仮想通貨のデータ分析の違いがあったら教えて頂
素粒子「Ｗボソン」質量 標準理論との顕著な「ずれ」最新研究 2022年04月18日08時40分 【ＡＦＰ＝時事】素粒子の一種「Ｗボソン」が、理論値を著しく上回る質量を持つとする研究論文が７日、発表された。約１０年に及ぶ精密な測定に基づくもので、宇宙の仕組みに関する理解の根幹を揺るがす研究結果だ。（写真は米イリノイ州バタビア郊外にある、周長６．４キロのテバトロン粒子加速器。資料写真） 宇宙を理解する際の基礎となっているのは、素粒子物理学の「標準理論」だ。標準理論は、宇宙の最も基本的な構成要素とそれらをどのような力が支配しているかを最もよく説明する科学的理論とされる。 自然界に存在する基本的な四つの力（相互作用）の一つ、「弱い力」を媒介するボース粒子（ボソン）のうち電荷を持つのがＷボソンで、標準理論の柱の一つとなっている。 だが、米科学誌サイエンスに掲載された最新の論文によると、これまでで最も
3つの要点 ✔️ 多様なエージェント間での討論プロセスを設計したマルチエージェントフレームワークであるRECONCILEを提案 ✔️ 性能の低いエージェント同士に討論を行わせることで、GPT-4と同等以上の性能を獲得 ✔️ 多様なエージェントから外部フィードバックを得ることにより、GPT-4の性能をさらに向上させることに成功 ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among Diverse LLMs written by Justin Chih-Yao Chen, Swarnadeep Saha, Mohit Bansal (Submitted on 22 Sep 2023) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computation and Lang
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
【画像処理】ImageJの使い方【ImageJ】 - LabCode
【参考例】アスコルビン酸の定量に関する実験レポートを大公開します！ - 投資家Z
三国志で学ぶデータ分析 (原稿写し) - ill-identified diary
[MT5・MT4] EA無料配布ページ [自動売買ダウンロード一覧]
AIが実現させる個別指導の可能性｜Sangmin Ahn
【diskspd】ストレージのベンチマーク方法（Linux版CrystalDiskMarkを作ってみた）
C#による投資検証ライブラリMagicalNuts - 自家製クオンツ
「標準偏差」超初心者講義 データを平均値で考えたらダメなワケ
E2413 – 公共図書館への投資が近隣の子どもにもたらす影響（米国）
競走馬の「強さ」をベイズ統計モデリングで推定する - walkingsdbgの日記
データ基盤 Knile のプロダクトマネジメントの取り組み
期待リターンはどこから来るのか？ | トウシル 楽天証券の投資情報メディア
データを扱う際の必須知識「統計」、Pythonでその神髄を学ぶ
コロナ禍と教育格差：ICT活用後進国ニッポンの大問題｜社会｜中央公論.jp
アベノミクス・空前のマイナス成長へ - 経済を良くするって、どうすれば
深層学習が苦手な「予測」を克服できるか？ メタ学習「ConvCNP」
そもそも経済#7 VIX（恐怖指数）って？｜後藤達也
思考のツリー：システム2の概念をLLMに取り込み、CoTベースのGPT-4よりもさらに強力に
中1の11月に受験した模試について - 凸凹兄妹の母のブログ
■超・株式投資 を読んで - 思考と読書【お金・健康・人間関係 編】
現場で潰しが効くディープラーニング講座 修了レポート1 - Qiita
【SAS勉強会 -第5回-】SASの記述統計量について - シー・エス・エス イノベーションラボ（ブログ）
自分のリスク許容度の無料診断ツールがあった！
Kaggle IEEEコンペ 上位解法まとめ - Tak's Notebook
30歳サラリーマンです。データサイエンスに興味がありますが、今更それを専門に仕事をするのは現実的ではないと思います。いわゆる普通のサラリーマンが仕事の生産性を上げるという点において学ぶべきデータサイエンスの事柄があればご教示願います。 | mond
2019年M-1直前に振り返る「上沼恵美子さん採点偏ってる問題」の本質は視聴者の「認知バイアス」だ｜松本健太郎
J-Quants入賞者プレゼン 質問回答 - Qiita
素粒子「Ｗボソン」質量 標準理論との顕著な「ずれ」最新研究：時事ドットコム
多様なエージェント同士を討論させることで、GPT-4を超える性能を引き出すフレームワークが登場！