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 …
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 …
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 …
機械学習 グリッドサーチによるパラメータ決定の最適化 2018年10月14日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日はグリッドサーチに関して簡単にまとめていきます。 グリッドサーチとは？ モデルを作成していく過程で必ず行うこととしてパラメータのチューニングがあります。 使用するモデ …
機械学習 交差検証(Cross Validation)で過学習を抑える 2018年10月13日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 本日は過学習を防ぐ上で欠かせない交差検証についてまとめていきます。 交差検証(Cross Validation)は何故行うのか？ モデル …
機械学習 株でも使える？テクニカル指標(特徴量)選択方法まとめ 2018年10月13日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日は特徴量の選択方法に関して忘れないように簡単にまとめていきます。 自動特徴量選択 株でもそうですが特徴量をどう選ぶかでストラテジーの …
機械学習 SVM(Support Vector Machine)を簡単にまとめてみた 2018年9月29日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 本日はSVM(Support Vector Machine)に関して簡単にまとめていきます。 SVMの直感的な理解 最初に下のようなデー …
機械学習 ロジスティック回帰の基本的なことをわかりやすくまとめてみた 2018年9月22日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日はロジスティック回帰に関してまとめていきます。 ロジスティック回帰とは？ 最初に今まで学んだ回帰方法を振り返ると、次のような単回帰や …
機械学習 線形回帰分析について基本的なことをまとめた 2018年9月18日 yaaku シストレとkaggleの備忘録 今日は回帰分析に関して基本的なことをまとめていきます。 単回帰？重回帰？ まず回帰分析では線形か非線形かで分類ができます。 今回は線形回帰分析である …
