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大谷翔平
flowlight.hatenablog.com
今年の10月10日から12月12日にかけてKaggleで開催されたAllstate Claims Severityというコンペに参加した. www.kaggle.com 各保険請求に関する特徴量として114個のカテゴリ変数と16個の連続変数が与えられるので,それを元に保険請求の金額を予測する.訓練データ188318件の各特徴量と請求額から学習モデルを構築し,テストデータの125546件に対して請求額の予測を行う.予測した請求額と実際の請求額の差の平均が最も小さい参加者が優勝. このコンペで使用されるデータはzip圧縮を行っていない状態でも合計で100MBを大きく超えないので,同時に開催されていた他のコンペと比べるとかなり参加するハードルが低いように感じた.結果としてはpublic Leaderboard(LB)で134位でprivate LBで86位となり,参加者3055名中のTop-5%
Replacing the Irreplaceable : Fast Algorithms for Team Member Recommendation (WWW '15) Liangyue Li, Hanghang Tong, Nan Cao, Kate Ehrlich, Yu-Ru Lin and Norbou Buchler. 概要 チームメンバが諸事情により欠けてしまい新しいメンバをチームに加えるときにチームとしてのパフォーマンスが落ちないようにしたい。このとき新しいメンバは、(1) 前のメンバと似たようなスキルセットを持っていて、(2)他のメンバとの関係がいなくなるメンバと似ている、という条件を満たしていることが望ましい。 今まで(1), (2)の両方を同時に満たすようなメンバを求める方法は提案されてこなかったので、今回は良い感じのグラフカーネルを定義して定式かすることで(1),
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