続き
だから何♪だから何♫
これもひとえにvalidationデータの用意サボったからなんだよなぁ。
過学習確定。
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僕が思ってた壮大な前処理を関数（クラス）で実装するより、そういうデータを渡して処理はラフにした方が良い、というか動くし分かりやすいという事で一部やめた。
特に面白くもないしね。書くだけが辛い。
breakとprint("#####")でエラー箇所を探すとかいう中学生みたいな事をやって、理論上は一巡出来たと思う。これでどんなデータが来ても重回帰出来るはず・・・。
いや・・・やっぱりテストデータ作ってくるわ。少し待ってくれ。
縦長すぎて何も分からんけど、100回くらいで過学習になってる。
で、2乗誤差をそのまま出力してもよく分からんね。
特に重回帰分析がやりたい訳じゃない＆今後もやる予定が無い
ので、一旦終了で。脳内の詰めは数式打ってそれ出力して眺めるだけなので本筋とブレる。
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次は伝統的にはCNNだが、調べてたら理屈自体は飲み込めた。飛ばして良い寄り。
畳み込みとプーリング込みで逆伝播させるという理解。違ったらすまん。
FCだけがDeepだと思っていたので意味不明だった。
この理屈だと決定木とかDeepじゃん？という疑問。
何を持ってDeepというのか、みたいな話は難しいのかな。逆伝播？
なので、次はRNNかQ。
まぁQかな。
体感、数学的な(?)関数とコードの関数がくっつかない。ロジックから直でコードの方が理解しやすいんじゃないかという算段。
今日明日でQ学習がクリアになれば良いな、くらいの予定。
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クリアになったので次の課題を考える。
RNNかDQNなんだけど、本当にDQNで良いのかという疑問。
うーん。まぁええか。やってみないと評価のしようがない＆比較も出来ない。
DQNの方が個人的にダルいのでこっち先に処理しましょう。
腕の角度など→AI計算→次の行動 なので
本日終値など→AI計算→買うか売るか
で良いのかな。マルコフ過程推しっぽいし。
いやー環境構築簡単だなこれ。簡単な割に腰が重いです。具体例の提示が苦手。めんどくさい。
明日中くらいに実装出来ればいいかな。
最近こういう、AI？みたいなのに興味惹かれすぎて寝れないんだよな。そのせいか疲ればっかり溜まる気がする。面倒くささ＝疲れかなと。
今日は絶対にゆっくりしよう。
