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競輪データ分析09 機械学習CNN編2

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。

以下を理解いただいた方のみ、ご購入ください。

遵守事項
• 本記事によって生じた損害等の一切の責任を負いかねます。
• 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

前回のノートを利用した事が前提の記事となります。

実行環境
・Google Colaboratory
・Python 3.6.9

構築モデル
前回のCNN (Convolutional Neural Network)では、1着の選手を予想しました。今回は2着の選手を予想します。(あまり大したことはありません。)

コンテンツ
1.使用データ
2.機械学習
3.複合モデル
4.まとめ

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