Kaggle Ensembling Guide | MLWave
Model ensembling is a very powerful technique to increase accuracy on a variety of ML tasks. In this article I will share my ensembling approaches for Kaggle Competitions. For the first part we look at creating ensembles from submission files. The second part will look at creating ensembles through stacked generalization/blending. I answer why ensembling reduces the generalization error. Finally I
R Notebookの "Download Rmd"で日本語を扱えるようにする - Qiita
公式に修正されました（2018-05-17 加筆） この問題については、2017-11-11 リリースの rmarkdown 1.7 で fix #722 として修正されていました。アプローチは自分と違っていましたが、rmarkdown 1.9を使ったR Notebookで問題なく日本語（utf-8）を含む.Rmdを取り出せることを確認しました。 https://github.com/rstudio/rmarkdown/releases/tag/v1.7 fix #722: use <a download href="base64"> instead of FileSaver.js to … このページの workaround は、rmarkdown 1.7 以降ではもはや正常な挙動を上書きしてしまうので使用しないでください。 TL; DR R Notebookでは、作成した.nb.htm
Rで様々な表を書く。<br />パラメータの多いStanの結果も美しい表に。 – MrUnadon – Bayesian Statistical Modelings with R and Rstan
まずはTwitterでこの記事をシェアする author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version３.３.１; rstan 2.10.1 はじめに Rを使う時、私はわざわざ表など使わず、”head(data)”なんかでデータの確認を済ませてしまったりすることが多いです。 でも、他人と共有するとなると、見せ方を考えなければならない。それで、面倒だけどエクセルにコピペして…とやっていました。 また、Rのコンソールに収まりきれないデータを確認したいときなども、何らかの手立てを考える必要があるとおもいます。 今回は、そんなデータの確認に使える”表の出力”についてまとめていきます。 本稿のお品書き package{DT}: dataframeをHTMLの表に一発変換(データが大きい場合有用) package{knitr}: dat
勾配ブースティング - Google 検索
勾配ブースティング（GBDT）とは、決定木をベースにしたアンサンブル学習法の一つです。 ひとつ前の決定木が間違えた部分を補足するように新しい決定木の作成を繰り返し、予測モデルの精度を高めていく手法です。
Google、Search Consoleの検索アナリティクスを改良。ランキングが低い検索結果をより正確にレポート
[レベル: 中級] Google は、Search Console の検索アナリティクスに改良を加えました。 掲載順位が低い検索結果に対する集計のシステムの改善です。 この影響により、目に見える増減がレポートに発生するサイトがあるかもしれません。 ランキングが低い結果の集計を改善 特定の期間に Search Console を新たに利用を開始したユーザーには、すべてのデータがまったくレポートされないという不具合を先日告知したばかりの「Data anomalies in Search Console」ページに、今度は Search Console 更新情報が掲載されました。 もっとも、今回は不具合ではありません。 機能の改良に関するアナウンスです。 July 14 – onward An incremental improvement in Google’s logging system
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