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

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

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

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

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

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

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

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

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

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