S&P 500 companies historical prices with fundamental data
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Kaggleの「Titanic: Machine Learning from Disaster」にニューラルネットワークを適用するニューラルネットワークKaggleTensorFlow はじめに python tensorflowの初学者です。 QiitaにTitanicのデータにskitlearnを適用した記事に触発され、tensorflowを適用するとどうなるのかを試しましたので投稿します。 環境 OS : Windows10 Python : 3.5(Pandas,Numpyもインストール済み) tesorflow : 1.0 データの整理 データはKaggleからダウンロードしてください。(http://www.kaggle.com/c/titanic) 簡単にデータの仕様を説明します。 PassengerId : kaggleが割り振った個人に割り振ったID Survived
VGG16はILSVRCのコンペ用に学習されたニューラルネットなのでImageNetの1000クラスを認識できる。しかし、前の記事(2017/1/4)で実験したように「ひまわり」のようなImageNetに存在しないクラスはそのままでは認識できない。 この問題を解決するためVGG16の高い認識能力を継承しつつ、新しい独自のクラス(今回は犬か猫かの2クラス)を認識できるように少量のデータでニューラルネットの重みを再調整することをFine-tuningという*1。「少量のデータで」というところがすごく重要。もし大量データでないとダメだったらAWSの利用料で破産するのでこの記事は書けない(^^;; 今回は、Keras Blogの - Building powerful image classification models using very little dat を参考に犬と猫の2クラス認識を
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