Kaggleのコンペに参加することで�色々な実践的ノウハウを学んだので�そのノウハウを共有する p.3~53 コンペ中に自分がやったこと�p.54~99 ハイランカーがやっていたこと�p.100~ ハイランカーかやっていたことを�自分も実際にやってみるRead less
![実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1684ab95ef5aa87b5f78a11dd24b77279c6bd869/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Frandom-150529051727-lva1-app6892-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
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