【随時更新】Kaggleテーブルデータコンペできっと役立つTipsまとめ - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ Kaggleのテーブルデータコンペに参加するときに役立つ(と思う)Tipsを Kaggle Coursera の授業メモに色々追記する形でまとめたものです 自分で理解できている内容を中心にまとめました。各種資料の内容はまだまだ理解できていない内容が多く、今後も随時更新していきます(随時更新できるように勉強します)。 この記事に書いてあるTipsをどのように活かしたかはKaggle参戦記に書いたので、併せてどうぞ。 参考文献 主として以下の資料の内容をピックアップさせていただきました。引用を明記していない部分は(ほぼ100%) Kaggle Coursera の内容です。 Kaggle Coursera kaggle_memo by nejumiさん Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggle TalkingData F
Kaggle 画像分類、時間短縮と精度向上のメモ - ゼロから始める機械学習
Kaggle Planetに参加しました。結果は96位。 Discussionにない工夫をした点は天候に応じて特定のラベルの閾値を変更する程度で、 提出したのはVGG16, ResNet50, Xceptionの3CNNのアンサンブルでした。 時間短縮の為に 精度を競うと機械学習は実験的な側面もあり、いくらでも時間を溶かせます。 Kaggleのランキング上位のインタビューを見てもデータの特徴をうまく掴むことが大事だと思います。 ローカルでの検証環境を整える データの整形・拡張の比較検証は軽量なCNNで 時間のかかるCNNモデルは最後、その他の処理に注力する 条件によってある程度決めれるパラメーターは固定してしまう 学習は夜間や他のことをやってる時に Discussionや過去の勝者ソリューションを見る 精度向上の為に TTA 推論時のデータ拡張 アンサンブル 平均、投票など コードを再利用
Kaggle Past Competitions
Kaggle Past Solutions Sortable and searchable compilation of solutions to past Kaggle competitions. If you are facing a data science problem, there is a good chance that you can find inspiration here! This page could be improved by adding more competitions and more solutions: pull requests are more than welcome. Warning: this is a work in progress, many competitions are missing solutions. If you f
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