Deep Learningで遊ぶ(1): テニス四大大会データセット（追記あり: 正規化した場合の検証） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

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peroon “特徴量は必ず正規化しやがれ”

2016/07/06 リンク

himehi クソコード。。。統計センス低いし大して頭良くないんだから無理して流行に乗らなくてもいいのに。

2016/06/25 リンク

straight_punch1990 Deep Learningで遊ぶ(1): テニス四大大会データセット - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2016/06/25 リンク

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Deep Learningで遊ぶ(1): テニス四大大会データセット（追記あり: 正規化した場合の検証） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

MXnet / Kerasが本格的に普及してきたことで、いよいよ「誰でも（割と）気軽にDeep Learningを実践でき... MXnet / Kerasが本格的に普及してきたことで、いよいよ「誰でも（割と）気軽にDeep Learningを実践できる」時代になってきましたね、という話を前回の記事では一通りやってみました。ということで、これからしばらく「気軽に実践できるようになったけど実際問題Deep Learningってどうなん？」というのを色々サンプルデータセットを替えて学習＆予測の挙動を見ることで、その実態を体感してみようという技術ネタシリーズをダラダラやってみようかと思います。フレームワークはMXnet / Kerasどちらでも良いつもりですが、単に自分の環境でのお手軽さを優先して基本的にMXnetで統一しようと思います。リクエストがあればKerasでの実行例も後から追記するようにしますので、どうしてもKerasでどう回すか分からない！という方はコメント欄なりでご一報ください。追記部分について非常に

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y8ovji2016/09/17
tokkata2016/07/28
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himehi2016/06/25
straight_punch19902016/06/25
kuwachan-family2016/06/25

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