[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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1: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ efda-zBa2 [223.217.165.150]) [sage] 2019/09/15(日) 09:23:06.34 ID:bjsiNRs40(1) AAS
機械学習とデータマイニングについて語れ若人
＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです
■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
Machine Learningを用いた論文一覧2018
https://shiropen.com/seamless/machine-learning/2018
2017年のディープラーニング論文100選
https://qiita.com/sakaiakira/items/f225b670bea6d851c7ea
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76
■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング23
2chｽﾚ:tech
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【統計分析】機械学習・データマイニング25
2chｽﾚ:tech
【統計分析】機械学習・データマイニング24
2chｽﾚ:tech
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VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
265: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.237]) [] 2019/10/14(月) 21:35:46.34 ID:lAL0R9ntM(3/3) AAS
メダル獲れなかったkaggle用のnoteをgithubに載せてしまった。はずかしー
これで就活だあ〜。おーッ！
269(1): デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM43-HLBv [49.239.65.167]) [sage] 2019/10/15(火) 06:10:05.34 ID:I8iXAPqNM(1) AAS
競馬予想みたいにデータ収集含めて特定の領域に特化したモデル作れる人だけが勝つようになるかね、、、全く潰しのきかない職業になりそうですね。
280: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr61-uMWA [126.255.149.234]) [sage] 2019/10/15(火) 12:32:17.34 ID:2+ahF6drr(1) AAS
>>221
層が多いほうが表現力が高い
教師データ数に対して異常に多いパラメータは、なんで性能が伸びるかよく分からない。
パラメータの中にはあたりくじがあるのかもという、宝くじ仮設なるものがあるけれどどうなのでしょう？
359: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa7a-S3Tg [111.239.68.186]) [sage] 2019/10/21(月) 13:31:47.34 ID:qqa/WroJa(1) AAS
主成分分析は軸を決めて絞っているイメージ
オートエンコーダはなんとなく絞っているイメージ
739(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa6d-UWZo [182.251.116.104]) [sage] 2019/12/22(日) 15:40:47.34 ID:tyzf2bxBa(1) AAS
>>737
TensorFlow2.0やりたいなら本はほとんどない
これから2.0しか使わなくなるから今ある1.0の本を読むべきかと言うと微妙
786: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr1f-6GiO [126.255.57.149]) [] 2019/12/31(火) 09:52:45.34 ID:rB5IKPkdr(2/2) AAS
>>783
> 情報系の研究はソースコード公開してても読むやつほぼいないよ
どうやって調べたの
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