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訓練データとテストデータをなるべく乖離しないように選ぶために、訓練データかテストデータかを分類する分類器を作る。面白い
yubessy のブックマーク 2016/05/27 10:51
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fastml.com2016/05/24
Many data science competitions suffer from a test set being markedly different from a training set (a violation of the identically distributed assumption). It is then difficult to make a representa...
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Adversarial validation, part one - FastML
Many data science competitions suffer from a test set being markedly different from a training set (a violation of the identically distributed assumption). It is then difficult to make a representa...
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