今週のQiita技術書まとめ
2020年11月8日配信
【Python】サポートベクタマシン（SVM）を使って画素値からりんごと梨を分類
1. 概要 今回は機械学習の一種、サポートベクタマシン（英：Support Vector Machine, SVM）を使用してりんごと梨の分類を行いました。りんご、梨それぞれ10個の画像の画素値（平均値）を用いて2成分でSVMにかけることで分類出来るか調査しました。 ちなみに、SVMというのは全てのデータポイントではなく、境界付近の一部のデータポイントをピックアップして、境界を決定する手法になりま…
Pythonではじめる機械学習
数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書！ バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。
Pythonでポートフォリオ最適化（マーコビッツの平均分散モデル）
TL;DR: - Pythonでbacktestする際のTipsをまとめたものです． - 面倒な前処理をさくっと終わらせてモデル作りに専念したい方向けに実用的なコードサンプルを載せています。 - 記事では紹介していませんが，pandas-datareaderで基本的なマクロデータは取得可能であるため，複数因子モデルなど，さまざまなポートフォリオ選択モデルを試すことができます． Overview:
Pythonによるファイナンス 第2版
金融工学に必要なプログラミング、数学、そして金融工学の専門知識を一冊でカバー！ この数年でPythonの金融関係のライブラリが充実し、金融業界でもPythonが当たり前のように使われるようになりました。Python＋金融の解説を行う書籍の中でも、本書は圧倒的な情報量を誇ります。Pythonの入門から始まって、金融工学、統計などを丁寧に解説するだけでなく、アルゴリズムトレーディングとデリバティブの実際的な解説があるのが他にない強みです。非常に読み応えがあり、また実用的な一冊です。金融業界にいてこれからプログラミングを学びたい人にとっても、またプログラマで、金融についての勉強がしたい人にとっ...
スクラムで学ぶシステム思考の基礎の基礎
本記事は Engineering Manager Advent Calendar 2020( の10日目になります。 はじめに Qiita もアドベントカレンダーも初投稿の、もちねこ( 現在私は、株式会社 Synamon という XR 技術を用いたプロダクトの開発などをしているスタートアップで、エンジニアリング・マネージャーとスクラムマスターをしています。 エンジニアリング・マネージャーの方は少な…
