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t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) is a technique for dimensionality reduction that is particularly well suited for the visualization of high-dimensional datasets. The technique can be implemented via Barnes-Hut approximations, allowing it to be applied on large real-world datasets. We applied it on data sets with up to 30 million examples. The technique and its variants are intro
2015/5/13 にランキングシステムが変更された。 新旧ポイント計算式 A: チームメンバー数 B: 順位 C: 参加チーム数 D: min(コンペ終了からの期間(年), 2) t: コンペ終了からの期間(日) 新 旧 詳しくは以下を参照 ランキングの定義 https://www.kaggle.com/wiki/UserRankingAndTierSystem 変更の経緯 Improved Kaggle Rankings | No Free Hunch 変更に対する反応 Improved Kaggle Rankings 次にKaggleのランキングに関するツイートを紹介する。すべてシステム変更前のものだが、ランキングの現状をよく表している。 Beatbenchmark:コンペ参加者がForumに投稿した予測作成コード Beat the bencnmark .. というタイトルであること
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