Kaggleのあるコンテンストの優勝者が作ったモデルをケーススタディとして、kaggleテクニックを解説します。特にStackingを中心に解説しています。CNNにはあえて触れませんでした。また、t-SNEやxgboostの概略にも触れました。
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Kaggleのあるコンテンストの優勝者が作ったモデルをケーススタディとして、kaggleテクニックを解説します。特にStackingを中心に解説しています。CNNにはあえて触れませんでした。また、t-SNEやxgboostの概略にも触れました。
この記事は続編です。 前回の記事で、SFC版風来のシレンのROMデータの解析内容を元に乱数がどのようにして生成されているかを解説しています。そちらを読んでからこの記事を読んでいただくと、より内容を理解しやすいかと思います。 前回の記事:SFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムの話 解析編 SFC版風来のシレンの乱数の品質を調べる さて前回の記事でSFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムが線形帰還シフトレジスタの一種であることが分かりました。 しかし乱数生成アルゴリズムは理解したものの、それによって生成された乱数が妥当な物なのかというのはアルゴリズムを見ただけでは分かりません。 シレンの乱数は偏りやすいと断言できるような目に見えて質が悪いものなのでしょうか。 この項でそれを考察してみたいと思います。 先にお断りしておきますが、本気で定量的・客観的に乱数の品質を検証しようと思うと本格的な統
本記事のコード/ご参照 ・本記事の全体のコードのnotebookを以下にアップしております。あわせてご参照くださいませ。 “Kaggle titanic_tutorial_code” ・本記事含むKaggleやデータ分析初学者向けのチュートリアル解説本を執筆しました。あわせてご参照くださいませ。 ※本記事のコードや環境構築の詳細手順を記載した書籍となります。 『Pythonで動かして学ぶ!Kaggleデータ分析入門』 ※はじめに 本記事は2020年の上記書籍発売に合わせて内容を加筆・修正しました。そのため執筆当初と内容が異なる箇所がございます。またKaggleあるいはデータ分析における最初のチュートリアルとしてtitanicは長らく親しまれておりましたが、下記3点の現状があることをご認識いただいた上で取り組まれるのが良いかと思います。 ・データ数が少なくOverfit(過学習)しやすい ・
「史上最高の投資家」と名高いウォーレン・バフェット。8兆5428億円を越える純資産を持ち、長者番付では現在2位の世界的大富豪です。長者番付で1位のマイクロソフトCEO、ビル・ゲイツにもメンターとして信頼されている86歳は、どんな読書観を持っているのでしょうか? 今回は、ウォーレン・バフェットにとって読書とはどういうものか、そして彼自身の人生に影響を与えた名著をご紹介します。日本語に翻訳されているものの中から、ビジネス分野を中心に、投資をしない人でも楽しめる本を8冊を厳選しました。 億万長者が勧める良書を読んで、考えをブラッシュアップしていきましょう! ウォーレン・バフェットにとっての読書とは 「私は1日中オフィスに閉じこもって本を読む」と話すウォーレン・バフェット。1日の勤務時間の80%を読書に充て、思索を深めることに費やしているそう。 以前賢くなる方法について尋ねられた彼は、1日に500
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