Kaggle Mercari Price Suggestion Challengeの復習。CNN, RNN, Sparse Input MLPの比較とアンサンブルの効果を検証自然言語処理機械学習DeepLearningKaggle はじめに Mercari Price Suggestion Challenge(メルカリコンペ)に参加していて、最終順位は17位でした。この記事はメルカリコンペの復習記事で自分の解法について触れません。1位のチームがぶっちぎりで優勝を決めていたのですが、本質的な部分がかなりシンプルで驚きました(SparseなデータをMLPに入力)。Sparseなデータを扱う時に、線形回帰やFactorization Machinesを使うことはKaggleでは一般的ですが、MLPを使うアイデアは初めて聞きました。ここの復習では1位の解法にあったMLPといくつか気になった点を実験