[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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541: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9963-nwwZ [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/11(土)18:49 ID:bxj8R9lc0(1)
tf2はまだbatchnormalization実装されてないの？
574: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9963-nwwZ [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/13(月)01:53 ID:MzVCqyMG0(1/2)
kaggleのテーブルデータコンペが減ったのって勾配ブーストゲーになったから？
580: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9963-nwwZ [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/13(月)13:19 ID:MzVCqyMG0(2/2)
コンペ上位見てもautoml系そんないないけど
大体xgboost+NN+RFとかのスタッキングしかいない
639(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b563-KX95 [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/16(木)20:25 ID:XFLL9/yq0(1/2)
今手元にあるやつだけどこの辺おすすめ
https://i.imgur.com/yXZcgP5.jpg
641: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b563-KX95 [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/16(木)20:28 ID:XFLL9/yq0(2/2)
黒木学の数理統計学は初版だからだけどミス多かったから改訂版まった方がいいかも
657: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b563-KX95 [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/17(金)01:28 ID:JB090FJW0(1)
うちの会社はPC支給だから自作PCなんて関係ないが
693(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b563-aTVc [122.30.97.243]) [sage] 2020/07/18(土)11:36 ID:/okXyV5F0(1)
>>689
因果関係はあくまで数学的なものであって主観を含まない
時系列ならGranger因果解析、未観測交絡因子がない前提の下ならLiNGAMを使えば統計的に因果関係を求めることができる
776: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8763-HHIp [122.30.97.243]) [sage] 2020/08/01(土)22:20 ID:2x93Oy2h0(1)
ベイズ統計を分布の話から理解しようとしたら無限次元正規分布（ガウス過程）とカーネル法の理解が必要
915(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3b63-6DKu [122.30.97.243]) [sage] 2020/08/17(月)09:12 ID:9LVEW/IO0(1)
kaggleは精度求めること以外脳がない人が多いよ
実務ではデータ理解の方が重要なのにkaggleのディスカッションだとホストに対してラベルの付け方よこせとかそんなのばっかり
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