[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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536: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2a3d-yLYa [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/05(月)05:37 ID:mjJ5fTUC0(1)
Sierなんて結局は自分より能力が劣るエンジニアしか掻き集められないから
650(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 023d-jx0l [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/17(土)07:52 ID:YOonBq7k0(1)
pytorchはtensorflow2に負ける可能性が高いからオススメできない
760: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df3d-xv4K [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/25(日)11:42 ID:wdbxmMgk0(1)
>>754
外人さんがすごいカーネルをあっさり出してくれるのは
勉強になるから物凄くありがたいけど、コンペの性質が変わっちゃうから困るｗ
まあでも、無課金colabでも銀は狙えそうだからいいや
これで勝っても、自分の実力とはまったく言えないけどなあ…。むなしさを覚える
763: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df3d-xv4K [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/26(月)09:15 ID:2P6xpotP0(1)
エアプ乙すぎる
822: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a23d-ETua [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/30(金)06:00 ID:tPnKgRiU0(1/3)
kaggleって銅メダルだと何の能力証明にもならないな
下手したら他人のkernelのブレンドでいけちゃう
824: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a23d-ETua [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/30(金)09:41 ID:tPnKgRiU0(2/3)
いや、この場合のブレンドって要は
公開されているcsvファイルの平均値を取るだけよ
835: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a23d-ETua [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/30(金)21:33 ID:tPnKgRiU0(3/3)
俺ら、グラボ4枚刺しを回すだけで通報されるじゃんｗ
838: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a23d-ETua [219.104.75.160]) [sage] 2019/08/31(土)21:49 ID:PF3Z/tj90(1)
やっと金メダル圏内が見えてきた
ただ、まだスコアを上げにかかってない元ゴールドメダル獲得者が、
リーダーボードの下の方にうようよいるんだよなあ。やっぱりムリポ
889(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f3d-QJQN [219.104.75.160]) [sage] 2019/09/07(土)10:53 ID:8x81QHUT0(1/2)
pythonのhyperoptにあたるライブラリ
Rにはあるけどjavaやcにはないのかなあ。探してるんだけど
890: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f3d-QJQN [219.104.75.160]) [sage] 2019/09/07(土)11:02 ID:8x81QHUT0(2/2)
javaはたぶんランダムサーチとグリッドサーチしかないよね
Cもそうかな
895: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f3d-QJQN [219.104.75.160]) [] 2019/09/10(火)10:04 ID:Uasui3Kr0(1)
欠損値の補完にXGBを使うのどうなんだろうね
やってみてるんだけど
904: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f3d-QJQN [219.104.75.160]) [sage] 2019/09/11(水)17:55 ID:NvdVSjLB0(1/2)
sklearn.impute.IterativeImputer
このツールを調べてるんだけど
なんかランダムフォレストで欠損値を保管するアルゴリズムまで
サポートしてくれそうな気配じゃないですか。なんとなく神ツールの予感
905: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f3d-QJQN [219.104.75.160]) [sage] 2019/09/11(水)19:41 ID:NvdVSjLB0(2/2)
このツール、どうも凄そうだけど、kaggle上位陣でも使いこなせる気がしないな
938: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 233d-Uxuc [219.104.75.160]) [sage] 2019/09/14(土)01:38 ID:Q+GOyzt10(1)
1.目的変数と説明変数の相関を調べる
2.相関の高い説明変数だけで、まず重回帰分析してみる
952: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e33d-Arxm [219.104.75.160]) [sage] 2019/09/19(木)21:01 ID:tSGTKKCk0(1)
tf2.0が激強すぎた
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