競輪データ分析14 機械学習 続DNN編

本記事では、Google Colaboratoryから python を使用して機械学習による競輪予想手法を有料公開しています。競輪データ分析07にてDNNについてやりましたが、そこからもう少し踏み込んだ内容になっています。

以下を理解いただいた方のみ、ご購入ください。

遵守事項
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• 本記事の内容をコピーまたは加工し、公開することを禁じます。
• 記事販売時にプログラムの動作確認済みですが、保守していません。
（動作しない場合、可能な限り対応致します。）

利用条件
・プログラミングの経験がある方
・Google Colaboratory の使用方法がわかる方
・競輪データ分析の記事をご購入済みの方推奨

実行環境
・Google Colaboratory
・Python 3.6.9

コンテンツ
１．使用データ
２．サンプリング
３．特徴量選択
４．ハイパーパラメータ最適化
５．DNN
６．まとめ

１．使用データ

下記、csvファイルを利用します。csvファイルをダウンロードしてGoogleドライブへ保存してください。