シストレとkaggleの備忘録
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機械学習

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 yaaku
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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 yaaku
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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
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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 yaaku
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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 yaaku
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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 yaaku
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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 yaaku
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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 yaaku
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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
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