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OneClassSVMで正常・異常に分けて、株式のリターンの分布の推定を行う
LGTM: 2
#Python #機械学習 #MachineLearning #svm #株価

Link: https://qiita.com/Mukai1/items/4d06436d0495cca2dd12

OneClassSVMで正常・異常に分けて、株式のリターンの分布の推定を行う - Qiita

投資において、株式のリターンを正規分布と考えることが多いですが、Pythonと機械学習を使うことで、実際にはどのような分布になっているかを考察してみます。

Python、機械学習、株の話ですが、そこまで難しい内容までは踏み込まないの...

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SVMをおさらい（ハードマージン線形SVMの編）
LGTM: 14
#機械学習 #svm #ハードマージン

Link: https://qiita.com/s-nakagawa2/items/67ea439a2e83adeae628

SVMをおさらい（ハードマージン線形SVMの編） - Qiita

　こんにちは、(株)日立製作所 Lumada Data Science Lab. の中川です。普段は人工知能を制御に適用する研究に従事しています。近年、機械学習が注目される中、機械学習理論および機械学習を使った技術開発環境は急速に進...

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SVMをおさらい（ソフトマージン線形SVMの編）
LGTM: 17
#機械学習 #svm #ソフトマージン

Link: https://qiita.com/s-nakagawa2/items/2845e601180aef0765ef

SVMをおさらい（ソフトマージン線形SVMの編） - Qiita

　こんにちは、(株)日立製作所 Lumada Data Science Lab. の中川です。普段は人工知能を制御に適用する研究に従事しています。近年、機械学習が注目される中、機械学習理論および機械学習を使った技術開発環境は急速に進...

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SVMをおさらい（サポートベクトル領域記述法の編）
LGTM: 6
#機械学習 #svm #１クラス

Link: https://qiita.com/s-nakagawa2/items/a0d898635f475e24cca9

SVMをおさらい（サポートベクトル領域記述法の編） - Qiita

　こんにちは、(株)日立製作所 Lumada Data Science Lab. の中川です。普段は人工知能を制御に適用する研究に従事しています。近年、機械学習が注目される中、機械学習理論および機械学習を使った技術開発環境は急速に進...

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SVMをおさらい（１クラスνサポートベクトルマシンの編）
LGTM: 6
#機械学習 #svm #１クラス

Link: https://qiita.com/s-nakagawa2/items/dc1f9196f8d9d11d2aeb

SVMをおさらい（１クラスνサポートベクトルマシンの編） - Qiita

　こんにちは、(株)日立製作所 Lumada Data Science Lab. の中川です。普段は人工知能を制御に適用する研究に従事しています。近年、機械学習が注目される中、機械学習理論および機械学習を使った技術開発環境は急速に進...

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SVMをおさらい（様々なSVMの数式を俯瞰する）
LGTM: 6
#機械学習 #svm #サポートベクターマシン

Link: https://qiita.com/s-nakagawa2/items/7f042d4475340623acac

SVMをおさらい（様々なSVMの数式を俯瞰する） - Qiita

　こんにちは、(株)日立製作所 Lumada Data Science Lab. の中川です。普段は人工知能を制御に適用する研究に従事しています。近年、機械学習が注目される中、機械学習理論および機械学習を使った技術開発環境は急速に進...

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Pennylaneを用いた量子SVM(Feature map を色々試す)
LGTM: 2
#svm #QuantumComputing #QSVM #PennyLane

Link: https://qiita.com/notori48/items/86fa9973b584dd4851c9

Pennylaneを用いた量子SVM(Feature map を色々試す) - Qiita

量子SVM

量子SVMは、古典データを量子状態ベクトル空間に移すことで得られるカーネルを用いたSVMです。
カーネルの計算までを量子コンピュータで行い、分離平面の計算は古典的なSVMと同じ方法で行います。
https://qii...

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