ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 ##前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想する
最速インターフェース研究会 :: 実践JavaScriptで配列をシャッフルする方法リファクタリング
JavaScriptで配列をシャッフルする話を見て、そういえばArray#shuffleは以前書いた記憶があるなーと思って調べてみたらコピペだった。 http://www.fumiononaka.com/TechNotes/Flash/FN0212002.html Fisher-Yatesというアルゴリズムだそうです。 Array.prototype.shuffle = function() { var i = this.length; while(i){ var j = Math.floor(Math.random()*i); var t = this[--i]; this[i] = this[j]; this[j] = t; } return this; } a = [1,2,3,4,5]; a.shuffle() // 3,1,5,2,4 a // 3,1,5,2,4 ごく普通に実装
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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