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円安とは
teyoblog.hatenablog.com
2023/05/16 追記 ちゃんとした色変記事を書きました teyoblog.hatenablog.com お久しぶりです。前回の更新から135日ほど経っていたみたいです。 労力のいる作業なのでしょうがないですね笑 さて、タイトルにあるようにそこらへんにいるKaggle MasterがゼロからAtCoder水色を目指すとどれくらい時間がかかるのか?結論から言うと8ヶ月かかりました(半年くらいでなれたらちょっとドヤ顔できるかなと思ってたんですけどね。。。。) 本当は こう進んだり、 こう進むつもりだった 水色になったときに公開するために、勉強をしながらリアルタイムで日記的なものをつけていたので下記はそれになります。長いし起承転結もないですがお付き合いください。 2022/9/8 勉強開始 ちょうど少し前にAtcoderの本が出版されていて、pythonコードも載っているということでコレを購
kaggleなどでのテーブルコンペの公開ノートブックではそのノートですべてを完結させるという意味でもノート内で特徴量を作成していることが多いです。 しかし、長期間のコンペになると実験数は増えるし、処理に時間がかかる特徴量を使うケースも増えてきます。実験のたびに特徴量を計算するのは地球にやさしくない。。。 この問題に対するシンプルな対策は作った特徴量をファイルで保存しておいて読み取るだけにすることだと思います。 具体的な方法は kaggle 特徴量 管理 でググれば素晴らしい記事がいくつも出て来ると思います。 今回は特徴量毎に数値特徴量かカテゴリ特徴量かの情報も欲しくなったのでその情報も一緒に管理できるようにしていたのでその管理方法を紹介したいと思います。 そのまま誰かの役に立てば幸いですし、何かフィードバックが得られれば嬉しいです。 内容 trainの特徴量、testの特徴量、数値特徴量名
こんにちは! Lux AI何もわからなくて辛いてょです。まんまと見た目の可愛さに釣られました。 本記事はKaggle Advent Calendar 20215日目の記事です。タイトル通り先日終了したkaggleのGoogle Brain - Ventilator Pressure Predictionコンペの上位解法をまとめます。 内容は下記です Brainコンペの上位解法をまとめる 実際に動かしてみてコンペ期間の自分のベストモデルとの比較をする やらないこと PIDコントローラーの逆解析については今回は扱いません 1位 ①simple LSTM(LB0.1209) Task - regression Model - 4層LSTM(input 9, hidden512) SiLU Features - u_in,u_out, time_step, RとCのOHEの計9個 学習してるうちに
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