機械学習で精度が出ない時にやることまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を1ヵ月で実践レベルにする 14日目 この記事は「機械学習を機械学習を1ヵ月で実践レベルにする」シリーズの14日目の記事です。 第一日目の記事はこちら 機械学習を1ヵ月で実践レベルにする #1 (とっかかり編) その他の記事は、本記事の末尾にインデックスをつけています。 それでは本題へ。 精度がでないとき、次に何をやるか ある予測モデル(分類でも可)で大きな誤差を生んでいたら次になにをすればよいか よくやりがちなのが「精度が出ないのはトレーニングデータが足りないからだ！」などといって、いきなりデータ集めに走ってしまうことだそうで
機械学習アルゴリズム選択ガイド
この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはHui Liによって執筆されました。元記事はこちらです（英語）。 この記事では、関心対象の課題に適した機械学習アルゴリズムを特定・適用する方法を知りたいと考えている初級～中級レベルのデータ・サイエンティストや分析担当者を主な対象者としたガイド資料を紹介し、関連の基本知識をまとめます。 幅広い機械学習アルゴリズムに直面した初心者が問いかける典型的な疑問は、「どのアルゴリズムを使えばよいのか？」です。この疑問への答えは、以下を含む数多くの要因に左右されます。 データの規模、品質、性質 利用できる計算時間 タスクの緊急性 データの利用目的（そのデータで何をしたいのか？） 経験豊富なデータ・サイエンティストでも、どのアルゴリズムが最も優れたパフォーマンスを示すかは、複数の異なるアルゴリズムを試してみなければ判断で
125万人が忘れている「申請しないともらえない年金」をご存知ですか
もらい忘れる人、多数 年金は、繰り上げるか、繰り下げるかで将来もらえる額が大きく変わってくる。この時にカギとなるのが、特別支給の老齢厚生年金や加給年金、振替加算などの耳慣れない年金であった。 年金にはこうした細かい制度が無数に存在する。しかし、多くの人がこうした年金の申請を忘れがちだ。社会保険労務士の北村庄吾氏が語る。 「年金制度は申請主義です。自ら申請しなければいつまでたっても受け取ることはできません」 国はもらい忘れの年金について、積極的には教えてくれないのだ。そこでここでは、多くの人がもらい忘れがちな年金を紹介していこう。 都内在住の飯野守さん（63歳・仮名）は昨年春、日本年金機構から「年金の請求手続きのご案内」という書類を受け取った。 「年金の支給は65歳からのはず」 そう考えた飯野さんは書類をしばらく放置した。 しかし、これが飯野さんの勘違いだった。飯野さんが受け取ったのは特別支
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