Kerasで多変量LSTM - Qiita
単変量の時系列はkerasでもよく見るのですが、株価や売上などを予測する時などには複数の要因が関わってきますので、今回は複数の時系列データを使って予測してみました。 ソースの紹介 コード 「MACHINE LEARNING MASTERY」で紹介されているコードを基本に、多変量対応にしました。 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras jupyterで見れるコードの全貌はこちら https://github.com/tizuo/keras/blob/master/LSTM%20with%20multi%20variables.ipynb データ サンプルデータは以下から拝借しました。一番左のice_salesを予測します。 アイスクリームの売れ方 ice_sales yea
Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning This is a guest post by Dana Van Aken, Andy Pavlo, and Geoff Gordon of Carnegie Mellon University. This project demonstrates how academic researchers can leverage our AWS Cloud Credits for Research Program to support their scientific breakthroughs. Database management systems (DBMSs) are the most important component of
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