シストレとkaggleの備忘録
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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
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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
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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
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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
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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。
最近の投稿
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
word2vecでカテゴリー変数の分散表現を得る
【kaggle】APTOS 2019 Blindness Detection解法まとめ
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