機械学習: 決定木、ランダムフォレスト、k-近傍法

プログラミング 機械学習 Python

イベント内容

概要

システムトレード、Pythonのプログラミングを仕事、趣味、研究等に活用する方法をみんなで一緒にまなびます。金融関係者、個人投資家、プロのITエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルのいろいろな分野にわたるひとたちの参加をお待ちしております。

勉強会を継続していきたいと思いますので多くの方々の参加をお待ちしております。

テーマ：「Python3ではじめるシステムトレード」の特別編として機械学習を丁寧に学んでいきます。決定木、ランダムフォレスト、k-近傍法を学びます。また、さまざまな性能評価指標についても説明します(6.5の内容)。また、wikiの資料を参考に使います。

https://ja.wikipedia.org/wiki/決定木

https://ja.wikipedia.org/wiki/ランダムフォレスト

https://ja.wikipedia.org/wiki/k-近傍法

ソースコード：https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition

資料：https://github.com/innovation1005/system_trade

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/tree/plot_unveil_tree_structure.html

参考書：第２版　Python 機械学習プログラミング　達人データサイエンティストによる理論と実践

最初の３０分はシステムトレードの概要、最近の相場状況を説明します。

19時スタート、２０時プレゼン終了、20時半までLT、２１時まで自由意見交換、２１時退出というスケジュールで行きたいと思います。

いつでもLTをしてくださる方をお待ちしております。

参加者のみなさまへ：勉強の対象になっている本を購入する必要は特にありません。本に沿って読み進めていきますので、あったほうが便利です、という程度です。

注意事項

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