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大谷翔平
www.hellodatascience.work
全体概要 How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers の講義メモ 機械学習の基礎がある前提で、Kaggleで上位に喰い込むための知識、スキルを身につけるための講義 解説者がロシア人?のため、若干英語に癖があるが字幕があるので問題無し Week2は、EDA, バリデーション、データリークについて解説 1週目のメモは下記になります。 How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Week1 講義メモ EDAとは データを見て、慣れるプロセスのこと タスクの理解それを解くために何が与えられているのかを理解する データを理解することで新しい特徴量を作成するための仮説を立てることができるようになる データをロードしてすぐにモデルにデータを食
背景 データ分析コンペに参加した時に、爆速で Docker コンテナにデータ分析環境を生成するテンプレート を作りましたを参考に、DockerコンテナにJupyter notebookが使える環境構築をしたのでその手順についてまとめました。めちゃくちゃ早く環境構築ができるのと、Dockerコンテナを利用することで環境の再現性が出る等のメリットがあります。 プロジェクトディレクトリ作成 cookiecutterのインストール $ pip install cookiecutter プロジェクトディレクトリの作成 $ cookiecutter git@github.com:docker-science/cookiecutter-docker-science.git project_name [project_name]: xxxxxxxxxx project_slug [national_par
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