Many data science competitions suffer from a test set being markedly different from a training set (a violation of the “identically distributed” assumption). It is then difficult to make a representative validation set. We propose a method for selecting training examples most similar to test examples and using them as a validation set. The core of this idea is training a probabilistic classifier t
- Data Analysis (Marketing, HR, GIS) - Mathematical Optimization (Logistics, Insurance) python kaggle optimization gurobi cbc scikit-learn search engine optimization mip pulp cplex lightgbm nips2017reading quora datasciencebowl svrg nips2016 randomforest machine learning dart xgboost genetic algorithm blas cuda spark 最適化 opencv lt 大谷 なんj 2ch word2vec
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
ランダム・フォレスト分析の基礎まとめ 1. ランダムフォレストの概要 決定木のアンサンブルと見なされます。 アンサンブル学習は「弱いアルゴリズム」を組み合わせてより頑健な「強いアルゴリズム」を構築します。 強いアルゴリズムには汎化誤差が改善され、過学習に陥りにくい。 2. 関連用語 2-1. バギング データの一部を使って学習し、それを何度も繰り返して最後に合わせる方法。 並列処理が可能。 2-2. ブースティング データの一部を抽出してそれで弱学習機を作り、最後に合わせるのはバギングと同様。弱学習器を1つずつ順番に構築していく手法で、前回の結果を利用する。 なので計算を並列化できず学習に時間がかかる。 ブースティングでは,各ステップごとに弱学習器を構築して損失関数を最小化する。 その際に,各学習データの扱いはずっと平等ではなく、各学習データのうち,前のステップで間違って識別されたものへの
また機械学習ネタです。 機械学習の醍醐味である予測モデル作製において勾配ブースティング(Gradient Boosting)について今回は勉強したいと思います。 以前のメルカリ価格予測(http://rautaku.hatenablog.com/entry/2017/12/22/195649/ )でもLightGBMという勾配ブースティングを使ったんですが使ってみたものの結局中身がどういう動きをしているのかだとかパラメーターなどもどういうものがあるのかよく理解できていなかったのと、あまり検索してもパラメータとその調整についてわかりやすく書いているものがあまり見つからなかったので。 このページ(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/complete-guide-parameter-tuning-gradient-boosting-gbm-p
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く