2018年04月の記事
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2018/04/29 機械学習,Deep learningによる競馬予想 天皇賞（春）
昨年の武蔵野Sでは万馬券を的中させた機械学習による競馬予想。今週は皐月賞を予想しました。 1ミッキーロケット 和田 差 58 -61 2 チェスナットコート 蛯名 差 58 79 3シホウB 浜中 差 58 38 4 カレンミロティック 池添 先 58 20△ 5 ヤマカツライデン 松山 逃 58 153△ 6 ガンコ 藤岡 先 58 95 7 ピンポン 宮崎 追 58 4 8 クリンチャー 三浦 先 58 8 9 ソールインパクト 福永 差 58 -4 10サトノクロニクル 川田 先 58 13○ 11 シュヴァルグラン ボウ 差 58 97 12 レインボーライン 岩田 追 58 69 13 トウシンモンステラ 国分 差 58 -5▲ 14 アルバート ルメ 差 58 40◎15 トーセンバジル Ｍデ 先 58 48△ 16 スマートレイアー 四位 差 56 100 17 トミケンスラーヴァ 秋山 先 58 4機械学習では逃げるヤマカツライデンを本命視ですが、さすがに厳しいと思っています。ガンコ、スマートレイアーも好スコアですが、自分には買うことができません。本命はトーセンバジル。こういう混戦の時に終わってみれば外人ということがよくあるし、天皇賞（春）は基本的に後ろにいては届かないので先行できるこの馬が人気の盲点かも。終わってみれば、またデムーロ。ということもあるでしょう。対抗はシュヴァルグラン。大阪杯は2度負けている宝塚記念もあるし、阪神は苦手と思い度外視。京都は得意なので、このメンバーなら負けるわけにはいかない。穴はアルバート。ルメールならこの馬の力を引き出す先行策をもっているかもしれない。◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。収束グラフは下記の通り deep learningの結果です
Apr 29, 2018
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2018/04/14 機械学習,Deep learningによる競馬予想 皐月賞
昨年の武蔵野Sでは万馬券を的中させた機械学習による競馬予想。今週は皐月賞を予想しました。◆皐月賞◆▲ 1 タイムフライヤー 内田 追 18◎ 2 ワグネリアン 福永 差 113△ 3 ジャンダルム 武豊 差 30 4 スリーヘリオス 柴田 先 20 5 キタノコマンドール Ｍデ 追 82 6 アイトーン 国分 先 12○ 7 エポカドーロ 戸崎 逃 50 8 ケイティクレバー 浜中 逃 128 9 オウケンムーン 北村 差 57 10 ジェネラーレウーノ 田辺 先 68 11 マイネルファンロン 柴田 先 40☆2 12 グレイル 岩田 差 59 13 ダブルシャープ 和田 差 44 14 サンリヴァル 藤岡 先 22☆1 15 ステルヴィオ ルメ 追 86 16 ジュンヴァルロ 大野 先 -9私はワグネリアンは連を外さないとみました。下のグラフは繰り返し学習を繰り返して、予想と結果のずれを表しています。下に行けば行くほど、学習の効果が出ていることになります。青が５着以内、オレンジが３着以内、緑が１着になる予想と学習のずれです。これでモデリングを行って、今回の馬たちをいれると上の期待値が産出される仕組みです。２枚グラフがありますが、機械学習の種類の違いです。上がRandom forest、下がdeep learningです。◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。
Apr 14, 2018
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2018/04/12 SG116j 内臓マイクが認識されない
先程、English Centralで英語レッスンを受けようとおもっていたら、５分くらい前にskypeの音声テストを行ったらマイクを認識していないという驚愕の事実が発覚しました。マイクが悪いのかと思って、ヘッドフォンを外しましたが解決せず、先生にメッセージを送るも、届かずで、先生から電話がかかってきても取れない状態に陥りました（汗）急いで、スマートフォンにSkypeを入れて、レッスン自体もこれで乗り切りましたが、このままではまずいです。解決方法はないかと調べていると見つかりました。こちら要約すると、Windowsの再インストールです。以下、コピペ。-------------------------------------------------------------------------------別な機種(SG116j)ですが、サウンドデバイスのマイク(録音デバイス)だけ認識されなくなりデバイスマネージャから消えたことがありました。他のUSBのサウンドデバイスを接続すると組み込まれましたので、ハード的な故障? とも考えましたが、設定-更新とセキュリティ-回復から個人用ファイルを保持する方で再インストールを試みたところ再度認識され回復することができました。この作業前に、デバイスマネージャでハードウェアのスキャンも実施していますが、検出できませんでした。----------------------------------------------------------------------------せっかく、使いやすくなってきたのに、ここで再インストールはつらすぎです。とりあえず、週末じっくり考えます。困った困った
Apr 13, 2018
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2018/04/07 機械学習,Deep learningによる競馬予想 桜花賞、阪神牝馬S
昨年の武蔵野Sでは万馬券を的中させた機械学習による競馬予想。今週は桜花賞を予想しました。◆桜花賞◆◎ 1 ラッキーライラック 石橋 先 55 128 2 アマルフィコースト 浜中 先 55 83 3 リバティハイツ 北村 差 55 53▲ 4 アンコールプリュ 藤岡 差 55 62 5 レッドサクヤ 松山 差 55 20 6 スカーレットカラー 岩田 差 55 22 7 トーセンブレス 柴田 追 55 -2 8 ハーレムライン 大野 先 55 57○ 9 リリーノーブル 川田 先 55 79 10 アンヴァル 藤岡 先 55 33 11 コーディエライト 和田 先 55 20 12 デルニエオール 池添 差 55 27 13 アーモンドアイ ルメ 追 55 9 14 レッドレグナント Ｍデ 先 55 61 15 プリモシーン 戸崎 差 55 8 16 フィニフティ 福永 先 55 27 17 マウレア 武豊 先 55 14 18 ツヅミモン 秋山 逃 55 -9やっぱりラッキーライラックには逆らえないですね。下のグラフは繰り返し学習を繰り返して、予想と結果のずれを表しています。下に行けば行くほど、学習の効果が出ていることになります。青が５着以内、オレンジが３着以内、緑が１着になる予想と学習のずれです。これでモデリングを行って、今回の馬たちをいれると上の期待値が産出される仕組みです。２枚グラフがありますが、機械学習の種類の違いです。上がRandom forest、下がdeep learningです。◆予測結果の見方◆数字は左から”Deep Learning”による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、”Random forest"による予測結果（5着以内、3着以内、1着以内を足したもの）、Deep LearningとRandom forestの予測結果を足したものとなっています。◆阪神牝馬S◆◎ 1 ジュールポレール 幸 先 54 118 2 アドマイヤリード Ｍデ 追 56 46○ 3 リスグラシュー 武豊 差 54 84 4 ミエノサクシード 福永 追 54 27▲ 5 デンコウアンジュ 蛯名 差 54 57 6 ソウルスターリング ルメ 先 56 30 7 エテルナミノル 四位 先 54 25 8 ミリッサ 岩田 追 54 44 9 クインズミラーグロ 藤岡 先 54 41 10 レッドアヴァンセ 北村 差 54 24 11 ミスパンテール 横山 差 54 33 12 ワントゥワン 藤岡 追 54 9 13 ラビットラン 川田 差 55 -1
Apr 7, 2018
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