スタッキングのキホン、実践編 - verilog書く人
【機械学習】スタッキングのキホンを勉強したのでそのメモ - verilog書く人の続きです。 実践、モデルのバリデーションなどについてです 。 ややこしいスタッキングですが、実装例は例えばこれ( vertebral/stacked_generalization.py at master · log0/vertebral · GitHub )とかがあり、参考にすれば実行できます。 しかしスタッキングされたモデル自体がscikit-learnのモデルと同じインターフェイスを持ってるほうがscikit-learnを普段使いしている人にはさっと試しやすいのではないかと思い、自分でも実装しました。 使用例 sklearnのirisデータセットで回帰します。スクリプトは( stacked_generalization/cross_validation_for_iris.py at master · f
stacked generalization - puyokwの日記
[概要] 最近のkaggle のコンペのwinning solution で、stacked generalization がよく使われています。これの元になった論文は、1992 年のWolpert さんによるものです。 triskelion さんのブログKaggle Ensembling Guide | MLWave の中でもこの手法についての説明があります。 様々な学習器を上手く組み合わせて、より精度の良いモデルを作ろうというのが基本的な考え方です。具体的には次の図のような感じです。 level 0 は、元となるデータです。またこの場合における各学習器はgeneralizer と呼ばれています。level 0 のデータにgeneralizer を適用して生成されたデータがlevel 1 のデータとなります。 その後も、同様に名づけられています。 [過去のコンペ] まずは、多層パーセプト
Otto Group Product Classification Challenge | Kaggle
Classify products into the correct category
第10回 学習済みInception-v3モデルを使った画像認識アプリケーションを作ろう|Tech Book Zone Manatee
今回は第9回に続いて、公開されている「Inception-v3」のモデルを用いて、画像識別のWebアプリケーションを作成します。 1. 画像識別タスクと分類モデル 第9回では、画像内からの物体認識について紹介しました。 さまざまな物体が含まれた画像に対して、画像のどのあたりに物体が写っているかを検出し、その種類についても判断していました。一方、今回扱う画像識別とは、与えられた画像に対し「その画像には何が写っているか」を判別するタスクです。画像識別では、「与えられた画像そのもの」に対して、「写っているものが何か」を分類するということになります。 「何が写っているか」といってもその答えは無限にあり、実際には解決したい課題によって範囲や対象を絞ることになります。 例えば「この手書き文字はどの数字か」であったり「この顔画像はどのアイドルか」であったり「これは有毒なアリか そうではないか」であったり
top2%の私が教えるKaggleの極意, Bosch Production Line Performance | リクルート
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら top2%の私が教えるKaggleの極意, Bosch Production Line Performance 2017/02/15hosakak 最近イギリスで本場のフィッシュ＆チップスを食べられて感動しているエンジニアの保坂です。本場のフィッシュ＆チップスはHuge&Deliciousでした！ 突然ですが、皆さん「kaggle」をご存知でしょうか？ kaggleは、予測モデルの精度を競うデータ分析コンペティションが多数開催される分析コンペティションプラットフォームです。賞金がついた企業主催のコンペティションのほか、分析入門者向けの学習用コンペ、様々な手法を自由に試すことができるプレイグラウンドコンペなどが開催されています。 中には上位に
A Comprehensive Beginner's Guide to Creating a Time Series Forecast (With Codes in Python and R)
Introduction Time Series (referred as TS from now) is considered to be one of the less known skills in the data science space (Even I had little clue about it a couple of days back). I set myself on a journey to learn the basic steps for solving a Time Series problem and here I am sharing the same with you. These will definitely help you get a decent model in any future project you take up! Before
Kubernetes、独自のコンテナランタイム「cri-o」開発中。コンテナランタイムのインターフェイスを標準化し、Dockerだけでなくどんなコンテナランタイムでも対応可能に － Publickey
多数のDockerコンテナをクラスタ化し、運用管理を容易にするオーケストレーションツールの「Kubernetes」が、独自のコンテナランタイム「cri-o」の開発をスタートさせています。 GitHub - kubernetes-incubator/cri-o: Open Container Initiative-based implementation of Kubernetes Container Runtime Interface cri-oは当初「OCID」（Open Container Initiative Daemon）という名前で開発が始まり、2週間ほど前に「cri-o」に名称変更しました。 Kubernetesはコンテナとのインターフェイスを「Container Runtime Interface」（CRI）として標準化しようとしており、cri-oは、そのCRIに対応したコン
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
デザインプロセスにあるイケア効果
イケア効果という認知バイアス 自分で作ったものだからこそ、特別な感情を抱いてしまいます。だからこそ成果物が否定されると、自分自身が否定されたかのように聞こえてしまうことがあります。自分は自分。成果物は成果物と切り分けて聞き入れるべきですし、話し手も成果物の課題に対してきちんとフィードバックをしたほうが良いでしょう。しかし、実際はそう簡単にはいきませんし、たとえ話し手が上手なフィードバックをしていたとしても、上手に受け入れられない場合があります。 人は自分で作ったものに対して特別は感情を抱いてしまうのは、デザイナーだけではありません。自分で作ったものに本来以上の価値を与えてしまう認知バイアスで、誰でも持っているものです。こうした状態を「IKEA effect（イケア効果）」と呼ぶことがあります。 IKEA の家具は組み立て前の状態で販売されており、組み立てるのは購入者です。コスト削減のための
焼肉専用コンロ「やきまる」が、目標の5倍も売れているワケ
焼肉専用コンロ「やきまる」が、目標の5倍も売れているワケ：水曜インタビュー劇場（じゅーじゅー公演）（1/5 ページ） 岩谷産業の焼肉専用コンロ「やきまる」が売れている。2016年に発売したところ、いきなり品薄状態に。年間目標の5倍ペースで出荷している理由を、開発担当者に聞いたところ……。 岩谷産業（以下、イワタニ）が2016年8月に発売した、焼肉専用コンロ「やきまる」が売れている。発売直後からクチコミで話題になり、いまも品薄状態が続いている。「年間で3万台売れればいいよね」（同社）と言っていたのに、2017年7月末現在で15万台を突破。目標の5倍も出荷しているのだ。 実物を見たところ、カセットコンロの上にプレートが乗っているだけ。これと言った特徴はないように感じるが、なぜ「やきまる」は売れたのか。その答えは「煙」である。自宅で焼肉をすると、どうしても煙が気になる。焼肉をするたびに火災報知器
突然、高額紙幣が使えなくなった後のインドがどうなったか | インド大好き！ティラキタブロ グ
■突然、お金が使えなくなった！！ 2016年11月にインド政府が突然、今まで流通していた高額紙幣の1,000ルピー札と500ルピー札の廃止を宣言しました。 この政策は蓄財している人々からの反撃やマネーロンダリングを防ぐために、極秘のうちに準備され、突然発表されたのですが、あまりにも突然だったためにインド全土が大混乱に陥りました。 インド経済は一瞬にしてストップし、デリー市内の市場は全部クローズし、銀行の前には「取り付け騒ぎか！」って言う位の人の列ができました。時間が限られている旅行者は、銀行に並ぶことも出来ず、満足な情報も得られない中、現金が満足に手に入らずに、とっても困ったそうです。 その時点での詳しい話は「僕らが持っているルピー札はどうするんだ！！！ 突然、高額紙幣が使えなくなったインド」に詳しく書いたのですが、４ヶ月ほど経過してインドを訪問してみると、当初の大混乱は完全におさまり、新
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