シストレとkaggleの備忘録
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ランダムフォレストの基本的な事をわかりやすくまとめてみた
2019年7月21日
yaaku
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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機械学習
交差検証(Cross Validation)で過学習を抑える
2018年10月13日
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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
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自己紹介
kaggle:2018年11月から開始
kaggleをひたすら頑張ります。
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Batch Normalization を理解する
feature neutralizationによる正則化
Adaptive Pooling Layerの挙動を理解する
Transformerの基本的なことをまとめてみた
CrossEntropyとBinaryCrossEntropyについて理解する
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