CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Rで機械学習するならチューニングもグリッドサーチ関数orオプションでお手軽に - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと調べてみたらタイトルの件について言及してる記事があまり多くなかったので、ざっくり書いてみます。なお、この記事はid:shakezoさんの 実務でRandomForestを使ったときに聞かれたこと へのオマージュです。というか、実は僕もこの記事を読んでから「多分Rなら専用の関数なんかもあるだろうし簡単にできるはず」と思って以前よりも積極的にやるようになったのでした（笑）。 総論：何で機械学習するのにチューニングが必要なの？ どんな機械学習でも、何かしらのチューニングパラメータを持っています。例えばソフトマージンSVMならマージンパラメータCがありますし、非線形ガウシアンカーネルSVMならさらにカーネルパラメータのσとかが入ります。SMO（逐次最大最適化）アルゴリズムを利用するのであれば、さらにさらにtoleranceとかも入ってきます。 しかも、ちょっといじってみればすぐ分かると思う
Rと集団学習
集団学習(ensemble learning)は、決して精度が高くない複数の結果を統合・組み合わせることで精度を向上させる機械学習方法である。複数の結果の統合・組み合わせの方法としては、分類問題では多数決、数値の予測(回帰)問題では平均が多く用いられている。 集団学習では、異なる重み、あるいは異なるサンプルから単純なモデルを複数作成し、これらを何らかの方法で組み合わせることで、精度と汎化力を両立するモデルを構築する。 本稿では、集団学習方法による、回帰・分類のアルゴリズムバギング(bagging)、ブースティング(boosting)、ランダム森(random forest)の基本概念およびこれらのRのパッケージと関数を紹介する。 機械学習の問題では、学習によって回帰・分類を行うシステムを学習機械と呼ぶ。文献によっては学習機械を仮説(hypothesis)、分類器・識別器(classi
Rと樹木モデル(２) - フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第19回
2．分類木 関数rpartでは、分岐の基準としてはGini係数 Gini Index= あるは情報量エントロピー Entrory= が用いられている。式の中のはノード内のクラスのデータである。 デフォルトではGini係数が設定されている。分岐基準エントロピーの指定は、引数split=”information”を用いる。 (1) 樹木の作成 関数rpartを用いた樹木の作成について例を用いて説明する。ここでもirisのデータを用いることにする。 >library(mvpart) #あるいはlibrary(rpart) > iris.rp<-rpart(Species~.,data=iris) 上記のコマンドの実行で、デフォルトに設定された条件の下でrpartの分類木が作成される。作成された樹木の結果は、次のように関数printで返すことができる。関数のprintに用いたdigitは返
【ベスト版】ジワジワくる誤植（画像70枚） - ViRATES [バイレーツ]
「ジワジワくる誤植」というまとめを中心にさらにまとめてみました。 バイレーツをフォローしていただくと、新着記事が届きます。 ☆Facebookページ☆ ☆Twitter☆ バイレーツの無料アプリはこちらからダウンロードできます。 「シェアしたくなるニュース」をサクッとチェック！ ☆ViRATESアプリ☆
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