seq2seqモデルを使って、1ヶ月先のAMDの株価の予測をしてみる。必要なモジュールをインポートして各種関数を構築する。用意した株価データを、開始から終了30日前までの学習データセットと終了30日前から終了日までのテストデータセットに分割する。することで、最後の30日間をモデルに予測させることができる。cost=0.000701]上下幅の大きい予測結果を省く。accepted_results.append(r)len(accepted_results)5正確度が88以下の予測結果を省く。%.4f'%(np.mean(accuracies)),fontsize=25)plt.show()予測精度はそんなに良くないことが見て取れる。パラメーターをいじることで多少精度が上がるようである。virtualenvにminicondaをインストールするpyenv/vietualenvにminicondaをインストールする。div.output_std...記事を読むPython3:tqdmでダウンロードの進行状況を表示するでかいファイルをダウンロード中に、後どれくらいかかるのか、あるいは、ファイルがきちんとダウンロードされたのかを知ることは重要なので、今回は、...記事を読む3世帯に1世帯がまともな食品を得るのに苦労するぐらい困窮している経済格差も遂にここまで来たのかという感があります。