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アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機械学習の評価指標 from 圭輔 大曽根 www.slideshare.net 機械学習における評価 現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle*1などのコンペティションではあらか
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? "How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers"のまとめノートです。 https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science Week1は、データの前処理についての解説がメインでした。 曖昧な情報ありなので、あくまで参考程度にしてください。|д゚) 競争力学 競技規則をちゃんとみること。 競技にはkaggle、DKK、VizDoomなどがある。 コンペ中のランキングに使われるデータセットと、最終ランキン
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