機械学習で電力需要予測をしてみる - Qiita
はじめに 機械学習でどのくらい電力需要を予測できるのか試してみたので、その手順を整理します。 追記 この記事を書いてから半年が経ち、いろいろ新しいこともわかってきたので、パート2の記事を書いてみました。 機械学習で電力需要を予測してみる パート2 追々記 2017/12/22に以下の記事も作成したので、あわせてご参照下さい。 TensorFlowで電力使用量予測 with Keras 追々々記 2021/01/31に実際に未来を予測する記事を作成しているので、あわせてご参照下さい。 H2O.aiのAutoMLを使って電気使用量を学習し、気象予報値取得APIを使って数日後の電気使用量を予測してみる 使用した環境 機械: MacBook Air Mid 2012 言語: Python 3.5.1 実行: Jupyter notebook 4.2.1 ライブラリ: scikit-learn on
機械学習で2年分の積雪量の変化を予測してみた - Qiita
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
競馬の予測にふたたび興味。記事内容について自分なりに理解する。 | clew
競馬予想とトト予想について年末はいろいろ忙しくて はてなブログ などをチェックしているヒマなぞなかったのですが、最近興味深いブログを発見したので記録がてら思うことを書いてみます。 統計予測で競馬を当てる？統計で競馬を予想することはぜんぜん珍しいことではありません。少し前に話題になった ”ハズレ馬券経費騒動” や、英国の投資顧問？の例など やり方 によっては利益を挙げることができる。 とりあえず元ネタリンクを載せておきます。 競馬の予測をガチでやってみた – stockedge.jpの技術メモ 基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることにな… ただ彼らの場合、ものすごく規模というか投資額が大きいという特徴があります。 これは確率的に起こる可能性が高いものをすべて買うという方法をと
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
