シナモンが金メダルを3つ取ってKaggle Masterになるまでにやったこと - mamastan’s blog
どうも、Kaggle界のシナモンです。https://twitter.com/mamas16k シナモンはKaggleを一旦やめる予定です。これを機に、これまでやってきたことをまとめようと思います。 機械学習を始める前（高校～学部1年の夏まで） 機械学習を始める & 勉強期間（学部1年の夏～学部2年の2月） ALBERTでバイトをする（学部2年の2月 ~ 10月） 初めて機械学習コンペに出る（学部2年の4月 ~ 7月） 2回目の機械学習コンペに出る（学部2年の10月 ~ 11月） Kaggleに初めて出る（学部2年の3月 ~ 学部3年の5月） DeNAでバイトする（学部3年6月～学部3年9月まで） 2回目のKaggle（学部3年10月～学部3年12月） 3回目のKaggle（学部4年3月～学部4年4月） これから（学部4年4月～） 最後に 機械学習を始める前（高校～学部1年の夏まで） シナ
Kaggle参戦記 〜入門からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング
XGBoostのお気持ちをちょっとだけ理解するためのメモ - Qiita
現在、Kaggleにてよく使われる手法の一つにGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)があります。さらにその種類の１つXGBoostはKagglerによりその効果を検証され非常に人気の高いアルゴリズム・実装です。このブログでは、XGBoostの論文からアルゴリズムを理解するための主要な部分、 TREE BOOSTING IN A NUTSHELL 2.1 Regularized Learning Objective 2.2 Gradient Tree Boosting を丁寧に解説することを目的に書いています。 また、ここで解説した理論、アルゴリズムについてはLightGBMにおいてもほぼ同じと思いますので、合わせて参考になるかと思います。 おことわり しかしながら、最初におことわりをさせていただくのですが、markdownやtexでキレイにまとめる余裕が
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。
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