Kaggleまとめ:Redhat(前編) - Qiita
はじめに 過去に参加したKaggleの情報をアップしていきます． ここでは，Predicting Red Hat Business Valueのデータ紹介とフォーラムでの目立った議論をピックアップします． コンペ優勝者のコードに関しては，Kaggleまとめ:RedHat(後編)にまとめており，こちらは概要，ディスカッション，サンプルコードのまとめになります． (現在作成中) 本記事はPython2.7, numpy 1.11, scipy 0.17, scikit-learn 0.18, matplotlib 1.5, seaborn 0.7, pandas 0.17を使用しています． jupyter notebook上で動作確認済みです．(%matplotlib inlineは適当に修正してください) サンプルスクリプトを実行した際にエラー等あった場合は，コメントいただけると助かります．
seq2seq icml tutorial
Oriol Vinyals @OriolVinyalsML & Navdeep Jaitly @NavdeepLearning Sequence-To-Sequence (Seq2Seq) learning was introduced in 2014, and has since been extensively studied and extended to a large variety of domains. Seq2Seq yields state-of-the-art performance on several applications such as machine translation, image captioning, speech generation, or summarization. In this tutorial, we will survey the
Choosing the Correct Statistical Test in SAS, Stata, SPSS and R
The following table shows general guidelines for choosing a statistical analysis. We emphasize that these are general guidelines and should not be construed as hard and fast rules. Usually your data could be analyzed in multiple ways, each of which could yield legitimate answers. The table below covers a number of common analyses and helps you choose among them based on the number of dependent var
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