競馬予想プログラミングに関する「投稿まとめ」

2020/09/17

自動投票（ユーザー予想プログラミング）

この自動投票のマニュアルについて分かりにくい部分や説明不足な点があれば「フォーラム」で、どんどんご質問ください。PC-KEIBAは、誰もがプログラミングができるようになるサイトを目指しています。

  1. 【序章】競馬予想プログラミング
  2. データベースの基礎知識(用語集)
  3. SELECT文の基本
  4. プロシージャとは
  5. オブジェクトのネーミングルールおよび注意事項
  6. 自動投票の作り方（型一覧）
  7. 自動投票の作り方【壱ノ型】
  8. 自動投票の作り方【弐ノ型】
  9. 自動投票の作り方【参ノ型】
  10. 自動投票の作り方【肆ノ型】
  11. 自動投票の作り方【伍ノ型】
  12. SQLチューニング
  13. 品質の高いソースコードにするために
  14. ググリ方のコツ
  15. 競馬ソフトに必要なパソコン性能
  16. あると便利な開発ツール
  17. 生産性が高まるワザ
  18. 生産性が高まるアイテム

LightGBMによるAI競馬予想

  1. LightGBMによるAI競馬予想(準備編)
  2. LightGBMによるAI競馬予想(二値分類)
  3. LightGBMによるAI競馬予想(多クラス分類)
  4. LightGBMによるAI競馬予想(回帰分析)
  5. LightGBMによるAI競馬予想(ランキング学習)
  6. LightGBMによるAI競馬予想(チューニング編)
  7. LightGBMによるAI競馬予想(Pythonデータ登録)
  8. LightGBMによるAI競馬予想(シミュレーション編)
  9. 学習データCSVを出力する
  10. Optunaで競馬予想AIモデルをチューニング
  11. Borutaで競馬予想AIモデルをチューニング
  12. 競馬予想AIの開発がはかどるPythonのソースコード
  13. Borutaで有効な特徴量を残すための5つの対策
  14. 波乱レースに特化した競馬予想AIの作り方
  15. 機械学習モデル開発の具体例(レースIDによる学習)
  16. 「真の確率」を考える
  17. 学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック
  18. Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(準備編)
  19. Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(二値分類)
  20. Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(多クラス分類)
  21. Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(回帰分析)

データ分析

難易度★☆☆

難易度★★☆

難易度★★★

プログラミング

難易度★☆☆

難易度★★☆

難易度★★★

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