パッケージユーザーのための機械学習(1)：決定木 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） だいぶ前に「糞コードで頑張る機械学習シリーズ」と言うのを始めようとしたんですが、パーセプトロンをPythonで実装した次にMatlabで書いたSMO-SVMコードをPythonに移植しようと思っているうちに時間が過ぎ。。。 あまつさえ転職したら、今の現場にはライブラリ皆無でほぼ全ての機械学習のコードをPython / Java / C++のどれでも書ける化け物^H^H「教授」がいてそんなこと僕がやる必要性は完全になくなってしまったのでした（笑）。 ということで、カテゴリ名はそのまま*1ながら方向性を変えて、僕のようなパッケージやライブラリに依存するユーザーが機械学習を実践する際に原理上のどのような点に気を付けて実装・実践すべきかを、僕自身の備忘録のためにだらだらと書いていくシリーズにしてみようと思います
パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが（笑）、教師あり学習＆分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多いらしいんですが*1、そういう人にはぜひ今回（と次回予定の5回分まとめ）の記事を読んでもらいたいなぁと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。pp.193-197に決定木、バギング、アダブーストの後にランダムフォレストの説明があります。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る 他だと、例
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