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PTGH：機械学習パラメータチューニングをDeep LearningとMCMCで高速に最適化するフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
苦節2年、とうとう完成しました。機械学習のパラメータチューニングに悩める皆さんのために、コーディングも数学も大の苦手な僕が頑張って作りました。それがPTGH (Parameter Tuning by God's Hand)フレームワークです。RでもPythonでも動きます。 中身としては、代表的な機械学習であるロジスティック回帰・SVM（線形orガウシアンカーネル）・ランダムフォレスト・Xgboost・Deep NN・Convolutional NNのそれぞれのパラメータチューニングを、arXivに上がっている論文に頻出のパターンに絞った上でそのパラメータ構成をRなら{mxnet}で、PythonならChainer / TensorFlowで回す際の記法に合わせてDeep Learningで学習させ、その学習済みモデルに基づいてMCMCで最適なパラメータの組み合わせを適応的に探し出して最適
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