俺にも執筆活動させろボケ

データセットの作成

概要

時系列データ:マイジャグ2的なスランプグラフ

教師ラベル:設定値

3000Gで0から2999まで差枚のグラフで3000に設定を入れる。

中断チェリーをカットして常に3枚掛けで

ボーナス成立でボーナスゲームが始まるBIGなら13枚*24回

簡単のためチェリー重複は5枚払い出しに変えて次ゲームからボーナススタート。チェリー重複はボーナス分に1枚プラスする。

そんな感じでやってみるのだが

困ったことにfor文以外の書き方が見当もつかないのでググる

nonbiri-tereka.hatenablog.com

というかpython3のfor文すら怪しいのでまず検討の為にfor文を書いて計測することにした。と思ったけど思いついて直でfor文書かなくて良くなる実装する。

qiita.com

Numpyによる乱数生成まとめ - Qiita

このへんで時系列データを作ることにした。

というか65536のランダム値でいちいち小役を参照するのをやめた。

と思ったけどボーナス引いたときにゲーム数が進まないといけないので使えないのでいちいち条件文を書くしかない気がしてきた、1Gで300枚ぐらい増やす条件に変えるほうがええか。

なのでチェリー重複の場合ボーナスから1枚増やす。

#小役 rip0 pie7 bell12 tanBig311 tanReg103 B+Che312 R+Che104 Che2 Budo4 hazure-3
haraidasi = [0,7,12,311,103,312,104,2,4,-3]
#設定ごとのウエイト
wSe1=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00249,0.00150,0.00069,0.00082,0.02624,0.15748,0.671830]
wSe2=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00252,0.00189,0.00072,0.00085,0.02625,0.15898,0.66984]
wSe3=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00261,0.00201,0.00075,0.00092,0.02716,0.16000,0.667600]
wSe4=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00269,0.00244,0.00079,0.00098,0.02807,0.16051,0.665570]
wSe5=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00284,0.00256,0.00082,0.00104,0.02808,0.16181,0.663900]
wSe6=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00299,0.00299,0.00085,0.00116,0.02808,0.16475,0.660230]

s1=choice(haraidasi,3000,p=wSe3) # 指定した確率で3000個を抽出

こんな感じで配列に入れておいてあとで時系列にするっぽい

桁の丸めで結構苦労した、今後考えないかんと思いながら対策は後回しにするのである。

これを累積和として算出すれば時系列データの出来上がり。

s1.cumsum()

そして設定(ラベル)を最後に付ける

s1=np.append(s1,settei)f:id:nemui3900:20171116145211j:plain

さて教師データのつくり方はなんとなくわかったが何個作ろうかな

1/5を答えようにするとして各設定8000:2000で作ってみるか。任意のフォルダに書き出すのとCSVに名前を付けて保存する方法をググる

numpy.ndarrayのファイル保存(読み込み/書き込み対応表付き) - Python入門から応用までの学習サイト

csvよりもこっちのほうが楽そうなのでこれで保存してみよう。

フォルダの絶対パスとか文字列に変換するだけのことで相当てこずって割とナーバスになりながらどうにかやる。

思ったよりも高速だったので調子に乗って10万個のデータを生成。

次はいよいよTensowFlowから読み込む。一度休憩。

いい感じのtensorflow入門のブログを見つけてきた。

arakan-pgm-ai.hatenablog.com

今日はこれを一日で読む。

と思ったけど眠いのとおなかが空いたので半分ぐらいまでだな。

明日と合わせて終わらせればいいか。

飯食ってたらWOWOW君の名は。がやってたので見た。

なるほどまあ売れるよねって感じ。

データに対して正解ラベルがどうしてそれなのかあんまりよくわからないどういうことなんだろう。

3まで終わり。

まあ結構腑に落ちることが多い記事なのでめっちゃ助かるけども。

 

TensorFlowはじめましたをはじめましたpart3

www.buildinsider.net

連載で無料で読めるのをいまさら発見した

しかし古いな情報が、関数が一年以上前のverだ。

はじめましたの2を見たら校正したもののようだ

最初からこっちを見ればよかった。

先に演習に入る前までは2から見たほうがいいという賢知を得た。

 

TensorFlowはじめましたをはじめました

休憩しすぎたな、さっさと終わらせよう。

TensorBoardまで来た

相対でのディレクトリの位置ではなく絶対パスで指定して

ディレクトリがあれば消して作り直すように書き換える

あとは

tf.train.SummaryWriterを

tf.summary.FileWriterに変える

書き出しと読み込みはしているがオペレーションのグラフにはなにも書かれていない。

いったん放置の方向で次に行く

というか納得いかないのでメインPCでやってみたら普通に表示された、まるで意味がわからないので今後原因を突き止めたい。

CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets

CIFAR-10のデータセットを使った学習と評価をやる

いろいろとほかのところで詰まった

というか環境構築が怪しいのできつい。

VPCのOSのverを上げてもらうことにした。

いったん休憩

TensorFlowはじめましたを一通りやってみる。

無茶苦茶勉強しないといけないことは多いけどとりあえず飽きてきたので手を動かす。

正直いまだに微分は微妙に理解していないし線形代数も微妙である、というかその二つだけできればいいのでそこまで頭がよくなくても問題ないので機械学習はすごい。

https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops#Arithmetic_Operators

3月にver上がって四則演算が変わってる

tf.mulはtf.multiply

tf.initialize_all_variables()はtf.globall_variables_initializer()

sessが終わるまで変数は引き継がれない。

ひとまずTensorはn次元の多次元配列

rank=次元shapeは形typeはデータ型

 

tensorboadの起動

qiita.com

logを出力するのは出来るんだけどなんかディレクトリとかの指定がよくわかってないのでここ↑を読む。

まずanaconda navigaterが速攻しぬのでアップデート。

f:id:nemui3900:20171026201927j:plain

グラフバグってね?なんでや。

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借りてるVPCでやってみたら普通に表示されておる、なんでや。

構築に失敗してんじゃねえかこれ、envとかいうの使えって感じか?もうめんどくせえよお。

まあいいやVPCでやってきゃいいわ、後で直す。

jupyterでやってるけど行数が表示されていないのでググる

ESC押してL覚えた。

しかし3月のバージョンからその宣言しんどるでって言われまくってつらい。

コピペしてるだけだけど

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エントロピーがええ感じ(こなみかん

とりあえず絶対パス使っとけってことだけ今日はわかった。

cTrader勉強日記5

色々出来ないことも多いが適当に実装したら出来た。

と言うか順位相関係数の公式のプラスとマイナスを間違ってて一番時間食った、あと変数を0にするタイミングがおかしかった。

そして重いのでVSのデバッグ機能使ってないという。

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配列のコピーというかMQLでいうとこのCopyCloseがわかりません。

そろそろバックテストしたくなってきたので、cBot作るか。