パッケージユーザーのための機械学習(12)：Xgboost (eXtreme Gradient Boosting) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
今やKaggleやKDD cup以下名だたる機械学習コンペで絶大な人気を誇る分類器、Xgboost (eXtreme Gradient Boosting)。特にKaggleのHiggs Boson Machine Learning Challengeの優勝チームが駆使したことで有名になった感があるようで。 その実装ですが、C++ベースで高速化したものにRとPythonのラッパーをつけたものが既にGitHubで公開されています。 Rパッケージである{xgboost}のインストールについての注意事項は前回の記事に書いていますので、インストールの際はご参考にしていただければと。 さて。これだけ大人気の分類器となると国内外問わず色々な解説記事に溢れておりまして、例えば日本語ブログでもこれだけの記事が既に出てます。 勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting
xgboostとgbmのパラメータ対応一覧をつくる - 盆栽日記
GBM(GBDT)は便利だ。randomforestに比べると速いし、性能も高い。 で、たまたまこちらの記事を読んでいたら、どうも自分が知っているgbmパッケージとパラメータ名が違う。 とりあえず移植にあたって調べたけど絶対に忘れるので、xgboostパッケージとgbmパッケージのパラメータ対応を以下にメモしておく。 なお、初期値が違ったりするので注意。 n.minobsinnodeについては、おそらく、といったレベルなのでこれも注意。 gbm xgboost n.trees nrounds interaction.depth max.depth bag.fraction subsample distribution objective n.cores nthread n.minobsinnode min_child_weight? xgboostパッケージのパラメータ一覧はここから。 h
データマイニングコンペティションサイト Kaggle にも Deep Learning ブームがきてるかと思ったのでまとめる - 糞糞糞ネット弁慶
概要 最近話題の Deep Learning，NIPS や ICML，CVPR といった世界の話だろうと思っていたら Kaggle で Deep learning が去年一件，今年に入って更に一件優勝していたのでまとめる． Kaggle Kaggle: Your Home for Data Science おなじみのデータマイニングコンペティションサイト．データと目的関数が与えられた上で最も高いスコアを出したチームに賞金が出る． 最近では KDD Cup や http://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-the-black-box-learning-challenge:title=ICML2013 workshop competition]，や RecSys2013 Competition，レストランレビューサイ
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