scikit-learn準拠で Label propagation とか実装した - でかいチーズをベーグルする
scikit-learn準拠で Label propagation 的なアルゴリズム達を実装した。なんで実装したかというと、 グラフそのもの（隣接行列）を入力したい。 scikit-learnには既にsklearn.semi_supervised.LabelPropagationが実装されてるけど、これはグラフを入力するんじゃなくて、普通にサンプル数×特徴数のデータ行列を与えて、そこから類似度グラフを作るようになってる。これだと例えば手元にソーシャルグラフがあって、そのユーザ（ノード）の属性（興味とか）を Label propagation で推定するということができない。 ハイパーパラメータを楽に決めたい。 自分でグリッドサーチとかやるのはめんどくさいので、sklearn.grid_search.GridSearchCVとかを使いたい。そのためにsklearn準拠にした。 自分の研究成果
scikit-learn準拠の学習器を作ってgrid searchとかcross validationする - でかいチーズをベーグルする
Python Advent Calender 2014の19日目。 scikit-learnに準拠した学習器を自分で実装してscikit-learnに実装されているgrid searchとかcross validationを使えるようにするお話。Pythonの話というか完全にscikit-learnの話なんだけど、まあいいよね。 scikit-learnについてはこの辺がわかりやすいかな。 pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習 scikit-learn準拠にするには？ 全部下のページに書いてある。 Contributing — scikit-learn 0.15.2 documentation やること sklearn.base.BaseEstimatorを継承する 回帰ならRegressorMixin
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