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アメリカ大統領選
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なお,私こと Maxwell は共著(門脇・坂田・保坂・平松)で昨年の 10 月に「Kaggle で勝つデータ分析の技術」を技術評論社様から出版させていただいています.本書は,拙著と相補関係にあり,初心者向けとしての意味合いが強いと思います.もし「Kaggle で勝つデータ分析の技術」が敷居が高いと感じる場合は,まずは本書を読んでみることをお勧めします. それにしても,Kaggle 関連の和書がだんだんと世の中に増えてきましたね.私の場合,Kaggle の存在を知り,なんとなくサイトをみるようになったのが 5 年くらい前なのですが,当時は本はおろか日本語の情報ですら Web 上には満足に落ちていませんでした.非常に感慨深いものがあります. その当時ですが,情報の非対称性(コンペに長く参加している人だけが知っている手法や鉄則など)によるコンペにおける優位性というものが,今より高かったように思
本記事は,生存時間分析の基礎シリーズの第一回目となります. 更新は不定期で著者のきまぐれに左右されてしまいますが,もしよろしければお付き合いください. 先日,生存時間分析モデルの種類の調査を行っていた際に,こちらの記事にであいました. 非常によくまとめてくださっていて,ありがたく拝見させていただきました.紹介されていた数々のモデルの中でも,個人的なニーズと興味から Random Survival Forests (RSF; Ishwaran et al., 2008) を勉強しましたので,そちらに関して紹介していきたいと思っています. さっそく RSF の解説をといきたいところですが,そちらはすこし後にして,最初は復習も兼ねて,生存時間分析の基礎を確認していきたいと思います. (上記の Qiita の記事内でも生存時間分析の基礎が丁寧に解説されていますので,そちらを読んでいただいても良いか
私事ですが,先日開催されていました「Kaggleで勝つデータ分析の技術」(以下,Kaggle 本)の勉強会にひっそりと参加してきました. 私が執筆担当をしていました 2 章をちょうどやるとのことで,読者の方々はどんなところで詰まるか,もしくは分かりにくいと感じるかを勉強させていただくのに良い機会と考えたのが参加理由でした. 勉強会中に,「2.3.5 多クラス分類における評価指標」の中の Quadratic Weighted Kappa(以下,QWK)に関して,発表担当の方が疑問点を述べられていましたので,今日はその点に関して簡単な補足をしたいと思います. 1. はじめにQWK はマルチクラス分類用の評価指標で,クラス間に順序関係があるような場合に使用されます. 2019年の 6 月末から 9 月初頭にかけて Kaggle で開催された APTOS 2019 Blindness Dete
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