ネット企業のアナリスト・兼・ストラテジスト・兼・コンサルタント 経営コンサルタント時代の経験も活かしつつデータを掘り下げる日々 == 株式会社ディー・エヌ・エー ビジネスアナリティクス 部 アナリティクス・ディベロップメント グループ アナリティクス・ストラテジスト
2. 本⽇日紹介する論論⽂文 • “Statistical Outlier Detection Using Direct Density Ratio Estimation” 直接密度度⽐比推定を⽤用いた統計的外れ値検出 • Shohei Hido (⽐比⼾戸 将平) et al. 元 IBM Researcher 現 PFN Chief Research Officer • Knowledge and Information Systems 2011 2 3. この論論⽂文を選んだ理理由 • 井⼿手剛 杉⼭山将『異異常検知と変化検知』 • Chapter 11 密度度⽐比推定による異異常検知 – カルバック・ライブラー密度度⽐比推定法 • KLIEP (Sugiyama+ 2008) – 最⼩小2乗密度度⽐比推定法 • LSIF (Kanamori+ 2009) •
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追記(2016年8月22日) {rBayesianOptimization}の使い方を間違えていて、この記事の下部では実際にはテスト誤差ではなくトレーニング誤差を評価してしまっていますorz 実際にはScore返値にholdoutを入れるのが正解です。別に{rBayesianOptimization}単体で取り上げた記事を書きましたので、正しい使い方はそちらをお読みください。 Deep Learningをだらだらと実践してみるこのシリーズ、前回は分類だったので今回は回帰でやってみようと思います。お題はUCI ML repositoryの"Online News Popularity"です。とあるサイトに掲載されたオンラインニュース記事がそれぞれどれくらいシェア(おそらくSNS類に)されたかを、様々な特徴量と合わせて収めた39644行×61列のデータセットです。 元のニュース記事が非公開であ
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