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可能な所ではどこでも実際のデータを使用することである。この追加的ジオメト リーが取る形式は未知であるかも知れない。加えて、データ変換過程を避けるこ とは該変換過程の計算的オーバーヘッドを避け、かくして、特に非常に大きなデ ータ集合用の計算効率を改善する。, オンライン・ビットコイン・スロットはリアルマネーを支払う. 実際のデータが好ましくは変換なしで使用されるのがよいとは云っても、他の 入力よりも情報豊富な入力、又はフイーチャーを同定し、選択することにより次 元数(dimensionality)はなお減じられてもよい。これは、入力数が非常に多い 時は特に望ましく、最終モデルに起こり得るフイーチャーを全て使用することは 非実用的である。データ集合の”次元(dimension)”は入力の全部の数として 規定されてもよい。実験型モデルを開発する前に、好ましくは、当面のモデリン グタスク用に最も情報豊富なフイーチャーを同定されるのがよい。入力数を減じ る、又は該問題の次元数を減じる1つの技術は、少しの情報コンテントしか持た ない入力を除くことである。これは入力と、対応する出力と、の相関(correlat ion)を調べることに依りなされてもよい。しかしながら、好ましくは、次元数 削減は、下記で論じる様に、情報豊富と決定されたフイーチャー組み合わせで各 入力の発生頻度(each input’s frequency of occurrence)を調べることにより 行われるのがよい。それで、より少ない発生頻度の入力(less-frequently-occu rring inputs)はモデル発生過程から排除されてもよい。 時間変化する又は動的なシステム用では、追加的複雑さが、与えられた何れか の時の出力が、より早期の時の入力と出力との双方にも左右される事実から生ず る。この様なシステムでは、該データ集合の正しい表現が非常に重要である。も し特定時刻の測定出力に対応する入力がその時だけ測定されるならば、該時間遅 れ(time lags)(すなわち、入力発生と該結果としての出力発生の間の時間間 隔)内に含まれる情報は失われる。この問題を緩和するために、入力の拡張され た集合から成るデータ表(data table)が作られるが、そこでは該入力の拡張さ れた集合は入力の現在の集合のみならず多数の前の時刻(at multiple prior ti mes)の入、出力からも成っている。この新データ表は次いで選択された時刻範 囲に亘り(spanning a selected time horizon)情報豊富な入力組み合わせ用に 解析され得る。 拡張データ表の創生での重要な事項は時間的に如何に遠くまで逆戻って知るか である。多くの場合、これは先験的には知られず、余りに長く早期までの時間間 隔{時間範囲(time span)}を含めることにより、該データ表の次元数は非常 に大きくなる。この事項を処理するために、多数のより短い時間範囲のデータ表 が元のデータ表から作られるが、各データ表は過去での与えられた時間間隔から 成る。これらのより新しいデータ表の各々の及ぶ時間間隔は重なったり、隣接し たり又は分離していてもよい。これらのより小さいデータ表の各々からの最も情 報豊富な入力が次いで集められ、該小さなデータ表からの選択された入、出力を 含むハイブリッドデータ表を作るよう組み合わされる。この最後のハイブリッド 表は、該時間間隔間の起こり得る相互作用が今や含まれるので、次いでデータモ デル化過程への入力として使用出来る。 例えば、もし住宅販売レート(home sales rate)が商品製材価格(commodity lumber prices)に影響するが、約2ヶ月の推定時間遅れがあるのでないか、を 調査したいならば、この時間遅れを発見するために本発明用には該データ表は入 力が出力に2ヶ月先行する対応(matched)した入、出力を要する。これは、実 際の時間遅れがどれだけかを発見するために種々の入力が1つの出力に対し異な る遅れを有する1つ以上のデータ表(すなわち、列は入、出力、行は連続した時 間)を形成することにより行われ得る。特に、1つの出力はX日の製材価格であ ってもよい。入力がX日、X−1日、X−2日....からX−120日までの 住宅販売レートであるのみならず、X−1、X−2...からX−120までか らの出力でもある。高い情報コンテントを持つ最も早期の入力が失われないこと を保証するために、入力と対応する出力との間の推定時間遅れ(suspected time lag)より長い時間間隔が選択される。次いで次の表の行はY日(例えば、X+ 1又は幾らかもっと後れた日)の製材価格に等しい出力を有し、入力はY、Y− 1、Y−2,...Y−120の住宅販売レートであるのみならずY−1、Y− 2...からY−120日までからの出力でもある。次いで該システムは該出力 に影響する入力の組み合わせを同定することにより適当な時間遅れを同定する。 2.データ量子化とフイーチャー部分空間内のセル境界 一旦適当なデータ表現が確立されると、サンプル点を特徴付けるため使用され る各入力で”量子化(quantization)”過程が行われる。入力値の範囲を部分範 囲に分ける、すなわち、当該技術で”ビニング(binning)”として公知の、ビ ン(bins)に分けるために2つの量子化方法が使われるが。該ビニングは与えら れたフイーチャー部分空間の各入力で行われるが、そこでは各入力は該部分空間 の次元に対応し、それはセルの領域に分けられる与えられたフイーチャー部分空 間となる。 最も簡単な量子化法は固定サイズの部分範囲、すなわちビン幅(時には、”固 定ビニング(fixed binning)”として知られる)に基づくが、そこでは各入力 に付随する値の全体範囲が等間隔又は等サイズの部分範囲又はビンに分けられる 。 もう1つの量子化、それは”統計的量子化(statistical quantization)”と 呼ばれてもよく、図2Aで最も良く見られ、ここでは”適合的量子化(adaptive quantization)”と呼ぶが、は値の該範囲を不等サイズの部分範囲に分けるこ とに基づく。もしデータがデータビン210により示す様に均一に分布されてい れば、該ビンサイズは大体等しい。しかしながら、該データ分布がクラスター( clistered)されるならば、該ビンサイズは、ビン220により示される様に、 各ビンがデータ点の殆ど等しい数を含むように適合的に調整される。図2Bに見 られる様に、各部分範囲、又はビンのサイズは、入力範囲を等しい百分位数(pe rcentile)の部分範囲に分け、それらの百分位数を該ビン240を作るフイーチ ャー値の範囲上に射影(projecting)することにより、各入力の累積確率分布( cumulative probability distribution)230(又はヒストグラム)に関係付 けられてもよい。 この方法で、各入力上のグローバル情報がその入力上で該データを適合的に量 子化するため使われる。この方法では、各入力は別々に量子化され、すなわち、 量子化は入力毎ベースで行われる。該部分範囲又はビンのサイズ(幅)は与えら れた入力内で一般に不均一で、その入力の累積確率分布の形を反映していること を注意すべきである。該部分範囲のサイズは入力から入力へと変わってもよい。 適合的量子化(適合的ビンニング)は情報を含まない空の入力の部分範囲を有す る確率を減らすが、それはさもないと最終モデル内の情報ギャップとなる。 与えられた入力に対する該部分範囲、又はビンのサイズは部分空間から部分空 間へと変わってもよい。すなわち、或る入力は、それらが高い次元の部分空間で 現れる時より低い次元の部分空間で現れる時の方がより精細な解像度のビニング を有してもよい。これは或る全体のセルの解像度(セル当たりの点の数)は、デ ータの意味のある量がセル内で一緒にグループ化又はビン化(binned)されるよ うに、望まれる事実のためである。セル数は次元数に指数関数的に比例するので 、より高い次元のフイーチャー部分空間は、セル当たりの望ましい平均の点の数 を保持するように、個別入力用により粗いビニングを使用する。データ量子化が モデル化の方法のローバストさ用に顕著な意味を有するのは該データの残りから の外れ値の点の偏差の大きさが該量子化(ビニング)過程中に抑制されるからで ある。例えば、もし入力値が最高部分範囲(ビン)内の上限を越えるなら、それ はその値に無関係にその部分範囲(ビン)内に量子化(ビン化)される。 ここで使用される”フイーチャー部分空間”は1つ以上の入力の組み合わせと 規定される。フイーチャー部分空間の画像的表現が創られてもよく、それも又簡 単に”部分空間”としてここでは呼ばれる。該部分空間は好ましくは複数の”セ ル”に分けられるのがよく、該セルは該フイーチャー部分空間を含む入力の部分 範囲の組み合わせにより規定される。好ましい実施例では、データ量子化は更に 、(前の説明の固定的か又は適合的か何れかの方法を使用して)入力当たりの部 分範囲(ビン)の数を規定するか、又は、代わりに、該フイーチャー内のセル当 たりデータ点の平均数を規定するか、何れかで指定される。これは適合的量子化 法の多次元的拡張と見られる。 図3A、3Bそして3Cを参照すると、固定サイズのビニングがそれぞれ1, 2そして3次元フイーチャー部分空間で示される。該データ集合は各々が4つの 入力、又はフイーチャーを有する4つのデータ点、DP1−DP4から成る。該 データ集合は全ての3つの図で同じである。該データ点はどのフイーチャー(又 はフイーチャー組み合わせ)が選択されるかにより特定のセルに分類される。図 3Aでは、もし該1次元部分空間が第3の入力(左端のビットに対応する第1入 力を用いて0010と呼ばれる)を表せば、DP1とDP4はセルC1に分類さ れ(DP1=.5、DP4=.3)、DP2とDP3はセルC2に分類される( DP2=1.2、DP3=1.7)。もし、しかしながら、該1次元部分空間が 第2入力(0100)であると取られるなら、DP2とDP4はC1に分類され (DP2=.7、DP4=.4)、そしてDP1とDP3はC2に分類される( DP1=1.5、DP3=1.9)。 図3Bでは、もし該部分空間が第1と第2入力(1100)により指定されれ ば、DP1はセルC2に分類される{DP1=(.5、1.5)}が、なお該第 1と第3入力(1010)により発生される部分空間ではセルC1に分類される 。図3Cでは、DP1は第1、第3そして第4入力(1011)で規定される部 分空間ではセルC1に分類され、第1、第2そして第4入力(1101)で規定 される部分空間ではセルC2に分類される。 該入力に基づく該システムの出力の予測で或る精度を有するフイーチャー組み 合わせを同定することが望ましい。特定の入力組み合わせ、又はフイーチャー組 み合わせは多くのユニークな部分空間を規定することが上記例から分かる。有限 数の入力シーケンスを仮定すれば、の部分空間の数は勿論有限であるが、該数は 入力数と共に極めて急速に成長する。 フイーチャー選択のタスクは入力−入力の相互作用の可能性により複雑化する 。この様な相互作用が存在すれば、個別には情報貧弱な入力が高い情報エントロ ピーを有する入力の組み合わせを作る相補的な仕方で組み合わされ得る。かくし て、入力−入力相互作用の可能性を無視するどんなフイーチャー選択方法もモデ ル化過程から有用な入力を排除する可能性があり得る。この制限を避けるために 、好ましい方法は、入力−入力関係を本質的に含み、該データ内にあるかも知れ ぬ何等かの非線形性を非常に自然に処理する、情報理論ベースのフイーチャー部 分空間を選択する取り組みを使用する。 加えて、該方法は利用可能な部分空間のエグゾースチブ(exhaustive)な探索 を含むが、それが好ましくは情報エントロピーのメザーを適応度関数として使う 遺伝的発展型アルゴリズム(genetic evolutionary algorithm)を含むのがよい 。 3.遺伝的発展と情報エントロピーを使用するフイーチャー部分空間選択 ここで説明する方法は好ましくは”遺伝的アルゴリズム”として公知の比較的 最近のアルゴリズム的取り組みを使用するのがよい。ジョンエイチ.ホランド( John H. Holland){1975年発行、アナーバー、ミシガン大学プレス(Ann A rbor:the University of Michigan Press)、”天然及び人工的システムでの適 合(Adaptation in Natural and Artificial Systems)”で}により定式化され 、又デー.イー.ゴルドバーグ(D. E. Goldberg){1989年発行、アデイソ ン−ウエズレーパブリッシングカンパニー(Addison-Wesley Publishing Compan y)、”探索、最適化及び機械学習に於ける遺伝的アルゴリズム(Genetic Algor ithms in Search, Optimization and Machine Learning)”で}及びエム.ミッ チェル(M. Mitchell){1997年発行、エムアイテープレス(M.I.T. Press )、”遺伝的アルゴリズム入門(An Introduction to Genetic Algorithms)” で}により説明された様に、該取り組みは最適化問題を解く強力で、一般的な方 法である。遺伝的アルゴリズムの取り組みは次の様である。

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Tweety Birds Casumo JP Hiroshima – Literallydive 879 $

 

Golden Wealth Baccarat Royal Panda JP 新潟市 – Hugjagged 1324 Euro

 

Aus Dem Tal Pinnacle Casino 中野区 – Easilywrestler 1403 btc

 

Autumn Queen MyBookie JP Sendai – Sin90 2254 btc

 

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