Feature-Weighted Linear Stackingメモ - Negative/Positive Thinking
はじめに Sill et al., Feature-Weighted Linear Stacking, 2009 http://arxiv.org/abs/0911.0460 最近、コンペ上位者の手法としてよく見かける手法「Stacking」の一つについてメモ。 Stacking 複数の機械学習モデルの予測結果をブレンドすることで、さらによい予測結果を得る方法 アンサンブル学習やメタ学習の一種 「学習モデルを一つずつ積み重ねる＝スタックする」 一般に2段階で構成され、1段階目は入力に対して各学習モデルが結果を出力、2段階目はその各出力をまとめあげ最終結果を出力 BlendingやStacked generalization、日本語だとスタック汎化、スタッキングと呼ばれたりする http://shindannin.hatenadiary.com/entry/2015/03/13/101945
コンピューターサイエンス論文から優秀な（使える）アイデア発掘 - Indeed エンジニアリング・ブログ
結構な時間をかけて、最近のコンピューターサイエンスの論文を読み漁っている。 自分のチームのプロダクトを改善してくれそうな、アルゴリズム的な物を何でも探しているのだ。 これも Indeed のミッションである Help People Get Jobs のため。成果はまちまちで、 Indeed では活用できそうにない美しい数式しか見つからないこともしょっちゅうある。 でも、コンピューターサイエンスの文献を読み込むことで、得られるものは沢山ある。 もっと多くのソフトウェア開発者が、文献を活用して腕を磨いてもいいんじゃないだろうか。 コンピューターサイエンスの論文を読む理由とは 「何で？」－ そもそも、こう思うんじゃないだろうか。 現役で仕事をしている開発者は、やはり論文なんか読まないだろう。 事実、僕が文献サーチを勧めると、何人もの優秀な開発者にぽかんとした顔つきで見られた。 「え？ Stack
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