機械学習(AI・ニューラルネットワーク)

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pandasのrolling()を使って株価の移動平均線を求める方法と注意点【データの昇順・降順を確認しとく】

今回は、株価のテクニカル分析で最もよく用いられる移動平均線についてのメモ。 移動平均線は、pythonのpandasモジュールを使えばすぐに求めることができますが、つまずいた点があったのでこの記事で整理しておきます。 つまずいたのはデータが昇順か降順かで微妙に取り扱いが変わってくるという点です。 pyth...
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ニューラルネットワークでドロップアウトを使う際の訓練・テスト時の振る舞いの違いについて【Hilton氏の論文を読んでみた】

ニューラルネットワークでドロップアウトを使う際に、訓練時とテスト時にドロップアウトの挙動が異なるという話があったので、その点について少し調べてみました。 具体的には、Hilton氏のドロップアウトの有名な論文を読んでみました。(アブストだけですが!!) ドロップアウトに関する論文 ドロップアウトは、テスト時に再現できない ドロ...
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シストレ・機械学習のために為替の日足データを取得する際の注意点

ニューラルネットワーク用の学習データとして為替データのスクレイピング が必要だったので、その方法を備忘録として残しておきます。 為替データの注意点 為替データは多くのサイトで掲載されており、データの取得先にはさほど苦労しないと思います。しかし、為替データの取り扱いには注意すべき点があります。 それは、取得先のサイトによって次の2つがバラバラ...
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k分割交差検証をkerasで実践する方法をメモしとく【ニューラルネットワークを動かしてみた】

kerasを使ってk分割交差検証をやってみたので、その方法を備忘録として整理しておきます。kerasにはk分割交差検証の機能が用意されていないので、自分で作ってやる必要があります。 k分割交差検証にはsklearnモジュールを使う kerasにはk分割交差検証機能がありませんが、scikit-learnモジュールにその機能があるのでそれを利用します。 ...
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なぜ交差(クロス)エントロピーが機械学習(ニューラルネットワーク)の損失関数に使われるのか?

今回は、機械学習でよく使われる損失関数「交差エントロピー」についての考察とメモ。 損失関数といえば二乗誤差が有名ですが、分類問題を扱う際には交差エントロピーが頻繁に使われます。 そこで、「なぜ分類問題では交差エントロピーが使われるの?」ってところが気になったので自分なりに調べてみました。 交差エン...