知っておきたいPythonの機械学習アルゴリズムTOP5

ここでは、初心者のための機械学習アルゴリズムのトップ5を紹介します。

機械学習は、現在の課題を高度なアプローチで解決するための最もポピュラーな手法と言えるほど進歩しています。

アルゴリズム 1: ニューラルネットワーク

私たちの最も優れた成果のひとつに、人工ニューラルネットワークがあります。

図に示すように、私たちは脳の神経細胞のように相互に接続されたノードのネットワークを開発しました。

平たく言えば、各ニューロンは他のニューロンから情報を受け取り、それを処理し、出力として他のニューロンへ送る。

各円形のノードは人工的なニューロンを表し、各矢印はあるニューロンの出力と別のニューロンの入力の間のリンクを象徴しています。

ニューラルネットは、売買の決定を予測するのではなく、異なる資産クラス間の相互依存性を発見するために使用するとより効果的です。

ニューラルネットワークについてもっと学びたい方は、以下のチュートリアルをご覧ください。

• Pythonによるニューラルネット – 初心者のための完全なリファレンス
• シングルパーセプトロンニューラルネットワークの構築

アルゴリズム2：ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、確率的な分類法として知られており、多数の項目を識別することができる。

その速度と精度から、リアルタイムの分類でよく知られている。

ベイズの定理は、主に事象の発生可能性を決定します。

テストデータセットの種類を予測するのが簡単で早い。

また、多クラス予測に優れている。

優れた数学的アプローチのため、ナイーブベイズモデルは実装が簡単で、特に非常に大きなデータセットに有用です。

リアルタイムでの分類が可能なため、他のアルゴリズムより優れている。

ナイーブベイズについてもっと知りたい方は、以下のチュートリアルをご覧ください。

PythonによるNaive Bayes分類器

アルゴリズム3：K-meansクラスタリング

これらの機械学習アルゴリズムの目的は、データポイントの類似性に基づいてラベル付けすることです。

その結果、メソッドを実行する前にクラスタを定義するのではなく、アルゴリズムが実行中にこれらのクラスタを発見します。

K-meansクラスタリングは、表面的には見えない様々な資産間の共通点があるかもしれないと考えるトレーダーにとって、有利に働くかもしれません。

KMeansについてもっと学びたいなら、以下のチュートリアルをチェックしてみてください。

PythonでゼロからNK-Meansクラスタリング[アルゴリズム説明] * どのようにK-Meansをプロットするか？
* PythonでK-Meansクラスタをプロットする方法は？

アルゴリズム4：ロジスティック回帰

バイナリ分類には、ロジスティック回帰が最も適している。

ロジスティック回帰は、f(x)=1/(1+ex)の関数です。

この関数は減衰する指数関数で、最大値は1です。

回帰の基本的な目標は、最適な係数を特定することです。

結果の不正確さを少なくするために、これらの係数を使用することがある。

アルゴリズム5：主成分分析

変数を減らすことで、データの分析や表示を容易にするために、主成分分析（PCA）が利用される。

主成分」と呼ばれる軸を持つ新しい座標系でデータの最大の分散をとらえる。

直交する各成分は、元の変数の線形結合です。

メンバー間に直交性があることは、これらの成分間に相関がないことを意味します。

第1主成分は、データ中の最も大きな変動をとらえる。

第2主成分は、データの残りの変動を表すが、第1主成分とは無関係の変数が含まれる。

同様に、後続のすべての主成分は、前の成分とは無関係のまま、残りの変動を捕捉します。

まとめ

Pythonで学ぶ機械学習アルゴのトップ5について学びました。

お時間を割いていただきありがとうございました! 何か新しいことを学べたなら幸いです!

ロジスティック回帰についてもっと学びたい場合は、以下のチュートリアルをご覧ください。

Pythonでゼロから始めるロジスティック回帰 [アルゴリズムの説明] * ロジスティック回帰 – シンプルな実用的な手法。