kaggle 【kaggle】IEEE-CIS Fraud Detectionコンペの復習 2019年11月5日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 約3カ月間開催されていたIEEE-CISコンペの解法をまとめていきます。私も参加して運よく銅メダルを獲得できました。 メダルは …
kaggle XGBoostをGPUで計算するとめちゃくちゃ早かった話 2019年11月4日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 先日新規PCを購入しまして、無事GCP課金生活が終了しました。 新規PCはGPUが搭載されいてるので早速環境設定しXGBoostを回し …
機械学習 ランダムフォレストの基本的なことをまとめていく 2019年7月21日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 本日はランダムフォレストに関して勉強したことをまとめていきます。 kaggleではランダムフォレストはあまり使われなく、XGBoost …
kaggle kaggleのSantanderで銀メダルを取れたので解法と反省点をまとめておく 2019年4月27日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 3～4月の期間kaggleでSantanderというコンペに参加し、運よく銀メダルを受賞できました。 公開されている解法と自身の取り組 …
機械学習 KMeansでのクラスタリングと特徴量の生成に関して勉強したことをまとめておく 2019年3月20日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日はクラスタリング手法の一つであるKMeansと、KMeansを用いた特徴量の生成(クラスタ重心からの各点の距離の特徴量の生成)に関して調 …
未分類 GCPで(ubuntu上で)pytorchを使うまでに色々大変だったので記録しておく 2019年3月9日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今回はpytorchをubuntu(16.04)で使用するのに行ったことに関して備忘録として残しておきます。 なお細かな技術的なことに …
機械学習 Borutaによる特徴量の選択を調べたのでまとめておく 2019年1月2日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 本日はkaggleのコンペをやる中でBorutaという方法をベースにした特徴量の選択に関して調べたので簡単にまとめておきます。 多くの特徴 …
ディープラーニング DropoutとDropconnectでモデルの汎化性能を向上させる！ 2018年12月19日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日はニューラルネットワークでの過学習抑制手法であるドロップアウトとドロップコネクトに関してまとめていきます。 ドロップアウトによる過学習 …
ディープラーニング Cyclical Learning Ratesによる学習率の設定を勉強したのでまとめていく 2018年12月1日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日は学習率の最適化方法の一つであるCLR(Cyclical Learning Rate)に関してまとめていきます。 下記の論文を参考 …
システムトレード 急落時によく思うシステムトレードのリスクとリターンに関して 2018年11月4日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 僕はかれこれ7年株をやっていますが、最近の乱高下を経験して自分なりに 何を求めてシステムを設計するかについて思うことがあったので忘れな …
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