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Berry, and Gordon Li nhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support）、７６ページ）。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）がここで説明した本発明を使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレームワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。マーケッテイング例銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定（dema nd deposit accounts）｛例えば、銀行当座預金（checking accounts）｝の顧客のアトリッション（attrition）の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。かくして、勘定動向（account activity）の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっともかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過データと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或いは顧客は最早２週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則的な２週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生されたデータは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶されたから、顧客が去って行くことを含んでいる。｛１９９７年発行、マイケル、ジェイ．エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort）、８５ページ参照｝。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情報豊富なフイーチャー組合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。顧客属性のみならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル（customer behaviour forcasting mo del）の発展へ導くことが出来る。金融予測例（Financial Forcasting Example）金融予報｛例えば、株、オプション、ポートフオリオ（portfolio）そして物価指数（index pricing）｝での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数（Dow Jones Index）での変化を予測することは誤差のより広い許容限度（wider tolerance for erro r）を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマクロ経済的メザー（macroeconomic measures）が重要な役割を演ずる。加えて、最も金融的な予報問題は入力変数（例えば、前の価格変化）と終わりのタイムフレームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。かくして、該入力は前の多数の時刻での市場変数｛例えば、価格変化、市場の移り気（volatility of the market）、移り気モデルの変化（change in volatility model）、．．．｝を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である。（参考文献：１９９６年発行、エドワードゲートレイ（Edward Gateley）著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク（Neural Networks for Financial Forcas ting）、２０ページ）。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数への影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用して最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。一旦これら（変数、時点）の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測モデルを発展させるために使用出来る。, reactoonz slot demo. 下記はモデル発生にここで使用される説明した方法に関する擬コードリステイング（Pseude Code listing）である： LoadParameters()；／／データ集合と、ビニングの種類の様な種々のパラメーターとをロードし、データ選出、エントロピー加重係数、データ部分集合の数他．．．をバランスさせる Loop through subset#number｛ CreateDashSubset(filename) ／／部分集合データをランダムに Loop through number of local models｛ EvolveFeatures(); ／／情報豊富な遺伝子を発展させる CreateTrainTestSubset(); ／／データ部分集合をトレーン／テスト部分集合に分ける EvolveModel(); ／／モデルを発展させる｝｝ CreateDataSubset DetermineRangesofInputs; if(BalanceStatsPerCatFlag is TRUE) BalanceRandomize; else NaturalRandomize; DetermineRangeofInputs Loop through data records｛ Loop through input features｛ if(input feature value=max or input feature value=min｛ LoadMinMaxArray（feature index, feature value）； UpdateMinMax（feature value）；｝｝／／入力フイーチャーループ終了｝／／データループ終了 BalanceRandomize ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊／データ集合を現在の部分集合と残りの部分集合とに分ける；／出力カテゴリー当たりの項目の数をユーザーが指定する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ Loop through output stats｛ InitializeCountingState(output) to 0； InitializeCountingRemainingState(output) to 0；｝ Loop through data records｛ Set IncludeTrainFlag to FALSE； Loop through input features｛ if(input features =min）｛ if(input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝ elseif（input feature=max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR）｛ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝｝／／フイーチャーループ終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomvalue; Threshold(output)＝NUMITEMSPERCAT／TotalCountinState（output）／／TotalCoutinState（output）は出力カテゴリー内の＃データ項目を意味する／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊もしデータ記録がフイーチャー最小又は最大値の最初の場合なら、現在のデータ部分集合と残りのデータ部分集合の両者へ記録をコピーする。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE）｛／／現在の部分集合と残りのデータ部分集合の両者へ記録をコピー CopyRecordtoCurrentDataSubset; IncrementCountinState（output）； CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingState（output）；｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊或いは他にもし該出力カテゴリーの項目の数が過剰にNOTであるなら、該データ項目を該REMAININGデータ部分集合内に置き換える。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(Threshold（output）>MINIMUM＿THRESHOLD）｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）； if（CountinState(output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）；｝｝／／MINIMUM＿THRESHOLDは、もう１つの現在の部分集合を創るために／残りのデータ部分集合内に充分なデータが残ることを保証する／よう典型的に０．５である／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊或いは他にもし該ランダムな推定が該データ項目は現在のデータ部分集合へ行くべきと決めたなら、NUMITEMSPERCATの望まれる割り当てが越えられたかどうかをチェックして見る。もしそうでないなら、現在のデータ部分集合にデータ点を追加し、CountinStateをインクレメントする。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold（output））｛ if（CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）； else｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）；｝｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊又は最後に、もし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内に行くべきことを決めるならば、該残りの部分集合用割り当てが越えられたかどうかをチェックする。もしそうでないなら、該残りのデータ部分集合へ該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、もしそのカテゴリー内でより多くの項目が必要なら該データ項目を該現在のデータ部分集合に追加する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(CountinRemainingState（output）＜（1-Threshold（output））* TotalCountinState（output））｛ CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingData（output）；｝ elseif(CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT)[ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinDataSubset（output）；｝｝／／データ記録ループの終了／／BalanceRandomizeの終了 NaturalRandomize SampleSize=NumberOfDataRecords/NumberOfModels; Threshold=1-SampleSize/NumberOfRemainingDataRecords; Loop through output state｛ InitializeCountinState（output） to 0； InitializeCountinRemainingState（output） to 0；｝ Loop through data records｛ Loop through input features｛ if（input feature＝min）｛ if（input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝｝ elseif（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝｝／／フイーチャーループ終了 outpur＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊もしデータ記録がフイーチャーの最小又は最大値の最初の場合なら、該データ部分集合及び残りのデータ部分集合の両者に記録をコピーする。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE)｛／／該データ部分集合と該残り／／のデータ集合との両者に記／／録をコピーする CopyRecordtoCurrentDataSubset; CopyRecordtoRemainingDataSubset; ｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊又はもし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内に行くべきことを決めるなら、そのカテゴリー用に該残りの部分集合の統計的限界が越えられたかどうかをチェックする。もし越えられないならば、該残りのデータ部分集合に該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該データ部分集合に該データ項目を追加する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold）｛ if（CountinRemainingState（output）＜ Threshold*TotalCountinState（output）） CopyRecordtoRemainingDataSubject; else CopyRecordtoCurrentDataSubject; ｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊又はもし該ランダムな推定が該データ項目が現在のデータ部分集合内に入るべきことを決めるなら、そのカテゴリー用に該現在の部分集合の統計的限界が越えられたかどうかをチェックする。もしそうでないなら、該現在のデータ部分集合に該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該残りのデータ部分集合に該データ項目を追加する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ else[ if（CountinState（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState)[ CopyRecordtoCurrentDataSubject; else CopyRecordtoRemainingDataSubject; ｝｝／／データ記録ループ終了／NaturalRandomizeの終了 EvolveFeatures SelectRandomStackofGenes(N); Loop Through each gene in Stack｛／＊＊＊＊＊＊＊遺伝子から部分空間を創る＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊／ ReadParameters(); ReadSubspaceAxesfromGene(); if（AdaptiveNumberofBinsFlag=SET） CalculateAdaptiveNumbins; else UseNumBinsinParameterList; if（AdaptiveBinPositionsFlag=SET) CalculateAdaptiveBinPositions; else CalculateFixedBinPositions; ／＊＊＊＊＊＊＊＊：遺伝子から部分空間を創ることの終了＊＊＊＊＊＊＊＊／ ProjectTrainDataintoSubspace; CalculateGlobalEntropyforSubspace; ] ／／遺伝子ループの終了 EvolveGenesUsingGlobalEntropy(); ／／遺伝的アルゴリズム｝ CreateTrainTestSubsets DetermineRangesofInputs; RandomizeTrainTestSubsets; RandomizeTrainTestSubsets ｛ Threshold=ReadThresholdfromParameterList; Loop through data records in Data Subset｛ Loop through input features｛ if（iput feature＝min）｛ if （input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝｝ else[ if（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝｝／／フイーチャーループの終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; if（guess＜＝ Threshold)[ if（CountinTrainDataSubset（output）＜ Threshold（output）*TotalCountinState OR IncludeTrainFlag=TRUE) CopyRecordtoTrainDataSubset; else CopyRecordtoTestDataSubset; ｝ else[ if（CountinTestDataSubset（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState（output） AND IncludeTrainFlag=FALSE)[ CopyRecordtoTestDataSubset; else CopyRecordtoTrainDataSubset; ｝｝／／データ記録ループの終了／／RandomizeTrainTestSubsetsの終了 ModelEvolution ｛ GenerateRandomStackofModelGenes(); ／／モデル遺伝子が遺伝子のク／／ラスターであるランダムモ／／デル遺伝子を発生させる Loop through each model gene in stack｛ CalculateMGFF(); ／／モデル遺伝子適応度関数／／｛エムジーエフエフ(MGFF)｝／／の計算｝／／モデル遺伝子ループの終了 EvolveFittestModelGene(); ／／最適モデル遺伝子を発展さ／／せるため遺伝的アルゴリズム／／をドライブするようエムジー／／エフエフを使用｝ CalculateMGFF−モデル遺伝子適応度関数（エムジーエフエフ）の計算｛ IdentifyFeatureGenes(); ／／フイーチャー遺伝子の集合を／／同定するためモデル遺伝子を／／パース（parse）する Loop through each feature gene｛ CreateFeatureSubspace(); Loop through each test record｛ ProjectTestRecordintoSubspace(); UpdateTestRecordPrediction(); ｝｝ Total＿Error=0; Loop through each test record｛ if（RecordPrediction!=ActualRecordOutput) TotalError=TotalError+1; ／／インクレメント誤差｝ MGFF=Total＿Error; ｝本発明の好ましい実施例がここで説明された。付属する請求項により規定された本発明の真の範囲から離れることなく変更や変型が該実施例内で行われ得ることは勿論理解されるべきである。本実施例は好ましくは、コンピユータで実行可能なソフトウエア命令のセットとしてソウトウエアモジュール内で説明された方法を実施するロジックを含むのがよい。中央処理ユニット（”シーピーユー（CP U）”）、又はマイクロプロセサーは該トランシーバーの動作を制御する該ロジックを実行する。該マイクロプロセサーは説明された機能を提供するために当業者によりプログラムされ得るソフトウエアを実行する。該ソフトウエアは、磁気デイスク、光デイスク、そして該シーピーユーにより可読な何等かの他の揮発性［例えば、ランダムアクセスメモリー｛”ラム（RAM ）”｝］又は不揮発性［例えば、読み出し専用メモリー｛”ロム（ROM）”｝］フアームウエア記憶システムを含むコンピユータ可読の媒体上に保持される２進のビットのシーケンスとして表され得る。データビットが保持される該メモリー配置も又該記憶されるデータビットに対応する特定の電気的、磁気的、光学式又は有機的特性を有する物理的配置を有している。ソフトウエア命令はメモリーシステムを有する該シーピーユーによりデータビットとして実行され、該電気信号表現の変換と該メモリーシステム内のメモリー位置でのデータビットの保持をもたらし、それにより該ユニットの動作を再構成させるか又は他の仕方に変えさせる。該実行可能なソフトウエアコードは、例えば、上記説明の様な方法を実施してもよい。 Best Japan Online Casino - Happistar CasinoTop High Stakes Casino - Lucky Nikiベスト日本ルーレットカジノ - LuckyNikiトップブラックジャックカジノ - Bons Japan低賭け金カジノ - Lucky Niki JP 最も成功した選手: Build Your Empire MyBookie JP 船橋市 - Charconfused 1642 btc Arctic Sorcerer Gigablox Spin Casino JP Niigata - Userbreakfast 1464 ¥ Ghosts'n'gold Pinnacle Casino 新宿区 - Rescuearmpit 2039 JPY Texas Dice Mr Play Casino JP 旭川市 - Uasit 1895 ¥ Fireball BK8 JP 板橋区 - Stunningarrest 2038 $ 入金不要のボーナス: MyBookie JP No deposit bonus 550 $ + 100 フリースピン Vera & John No deposit bonus 225 ¥ + 500 フリースピン Bodog JP Free spins & bonus 110 ¥ + 50 FS Bons Japan No deposit bonus 175 JPY + 900 フリースピン JackpotCity Casino ウェルカムボーナス 550 ¥ + 250 FS Casumo JP 入金時のボーナス 450 ¥ + 900 FS BC.Game Japan For registration + first deposit 175 ¥ + 25 free spins Mr Play Casino JP For registration + first deposit 200 ¥ + 900 free spins Spin Samurai JP 入金不要のボーナス 2000 $ + 700 フリースピン Conquestador フリースピン＆ボーナス 1500 btc + 200 FS オンラインカジノで入金するためのオプション: Bitcoin, BTC, LTC, ETH, VISA, Mastercard, Maestro, Skrill, Neteller, Paysafecard, Zimpler, INSTADEBIT, Webmoney