さらに。。。多分データを追加して精度を上げたのかと思う。。。。
「日経平均のデータだけでなくいろんな国の指標を入れたら上手くいった（かも）
という感じでしたので、真似してみます。」
私はさらにそのマネ。。。。すみません。。。
という感じでしたので、真似してみます。」
私はさらにそのマネ。。。。すみません。。。
データの準備
ダウンロードしたのは「日経平均、香港、Dow、FTSE 100」の四つ 。。。と。
あれ？？？どこからDLするんだろ？？？？
ちょっと。。今日はここまで。。。。
（多分、同じ日付データを何種類か年月日でvlookマージして同じように確率をとるのかな。。。。？？？？）
以上
本当（できなくて）すみません。。
—————————————————————
なので、、、、、、
データもサンプルをそのまま使わせていただいて、同じ事をやってみます。
（すみません。。。）
４情報のマージファイルは、そのまま。。。
「20170306_kabu_4data」
これを読み込みます。（すみません）
（図１）
parseします。
（図２）
さらに、setup perseします。
（図３）
jobでviewをします。
（図４）
splitします。
（図５）
createします。
（図６）
flame0.75を使う。
（図７）
Build Modelを選択します。「Deep Learning」を選択
（図８）
おなじように、
活性化関数 : RectifierWithDropout
- 隠れ層 : 50,25
- epoch(=学習回数？) : 1000
- input_dropout_raito : 0.1
- l1 : 0.001
- l2 : 0.001
を設定して、Build Modelを押下
（図９）なんか時間かけてやっとる。。。。
viewを見る。
（図１０）
結果。。。。
どなんだろ？？？？？
以上