Kaggleとは？機械学習初心者が知っておくべき3つの使い方
機械学習の基礎用語や初歩的な手法、数学的な理解を深めませんか？環境構築が不要、オンラインで実行が可能な機械学習入門チュートリアルを公開中！機械学習の世界へ飛び込んでみませんか？ スクラッチで最小二乗法と最急降下法をPythonでコーディング（線形回帰） ロジスティック回帰の概要や数学的理解と実践に役立つ知識（ロジスティック回帰） まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 Kaggleですが、本サイトへ行くと一番上に書かれていますが「The Home of Data Science & Machine Learning」（データサイエンスと機械学習の家）と題されている通り、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人の方が集まるコミニティーです。 Ka
第7回 競馬予測を機械学習で解くための方法と評価方法
第7回目の理論記事では競馬をどのように機械学習問題に落とし込むのか、また学習した予測モデルの性能評価方法について説明していきます。 教師あり学習と教師なし学習 機械学習の問題は**教師あり学習（Supervised Learning）と教師なし学習（Unsupervised Learning）**の大きく2つに分類されます1。 教師あり学習とは、特徴ベクトル $ \mathbf{x}_i $ に対する望ましい応答 $ y_i $ の組 $ {(\mathbf{x}_i, y_i) } $ を訓練データとして与え、それをガイドにして関係 $ y = f(\mathbf{x}) $ を学習をします。そのようにして得られた予測モデル $ f $ に未知の特徴ベクトルを与えることで未来の現象を予測します。予測モデル $ f $ は、線形モデル、ニューラルネットワーク、決定木、サポートベクターマシン
NeuralTools - Intelligent Predictions using Neural Networks in Excel - Lumivero
Make intelligent predictions with Lumivero’s sophisticated neural networks tool, NeuralTools. By identifying patterns in historical or new, incomplete data, NeuralTools can provide insight to help guide big decisions. Plus, NeuralTools can automatically update predictions when input data changes, saving time and enabling more robust analyses. NeuralTools is a sophisticated data mining application
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