シリーズ: FinTechライブラリー
ディープラーニング入門 ―Pythonではじめる金融データ解析―
A5/216ページ/2018年05月25日
ISBN978-4-254-27583-4 C3334
定価3,960円(本体3,600円+税)
津田博史 監修/嶋田康史 編著
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金融データを例にディープラーニングの実装をていねいに紹介.[内容]定番非線形モデル/ディープニューラルネットワーク/金融データ解析への応用/畳み込みニューラルネットワーク/ディープラーニング開発環境セットアップ/ほか
編集部から
*正誤表(2019年7月1日現在) 104ページ掲載のソースコードを下記の通り修正。 12行目 (誤) Municipality = pd.read_csv('Municipality.csv') ↓ (正) Municipality = pd.read_csv('Municipality.csv',index_col=[0],header=None)
38行目 (誤) df['Population']=map(list(df['Municipality']), Municipality) ↓ (正) df['PopulationGrowth']=df['Municipality'].map(Municipality[1])
■ダウンロードデータ
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- 本書中の解析を試すためのサンプルデータ. 公開可能なものに限定しているため,本書中で使用したデータのすべてではありません. また,乱数シードの設定により本書中での解析結果と完全には一致しないことがあります. 以上をご承知の上でご使用ください. -*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-
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