Kaggleを始めてみる - サイバースイッチ
Kaggleとは Kaggleというサイトをご存知でしょうか？ Kaggleとは、データ分析のコンペに参加したり、勉強するためのサイトで、世界中のデータサイエンティストが参加して分析のアルゴリズムを競っています。参加している人のことをカグラー(Kaggler)と言ったりします。 Kaggle: The Home of Data Science 参加するメリット ここに参加するメリットは、まず分析の進め方や手法が学べること分析とはなんぞやという人向けコンテンツも用意されていて、最初はチュートリアルの分析事例に沿って手を動かしながら学べるようになっているので(具体的な内容は、後述します)、やりながら分析を学べること。 あとは、企業や団体が実際に解いて欲しい分析の問題を、Kaggleを通して世界中のデータサイエンティストに公開していたりして、それを解くための一番精度の良い分析を提示した人に、賞金
【研究者向け】Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks【Deep Learningの代替となるか？】 - Academication-AI
挑戦的なタイトルで物議を醸している論文です。投稿日は2017/2/28。 投稿者は南京大学のZhi-Hua Zhou氏。中国で最高峰の機械学習研究者です。 https://scholar.google.com/citations?user=rSVIHasAAAAJ 簡単に言うと、多段階決定木をstackして深く(Deepに)した手法が、Deep Learningに精度で匹敵し、ハイパーパラメータが少なく済み、小規模な訓練データでうまく行く、という話。 そもそもKaggleではxgboostが色んなタスクでstate-of-the-artであり、boostingは強いなぁという印象。 機械学習の研究者・開発者は動向を追うべきでしょう。実装も（今は見つけてませんが）すぐ出てくると思われます。 【2017/3/13追記】Rでの実装をした人がいました。情報提供感謝いたします。 github.com
【 Deep neural network の 代替モデル を 標榜 】DeepForestモデル の python & R言語 実装コード事例 - Qiita
手元 で 動かしてみたい。 （ Python実装コード ） github.com/leopiney/deep-forest （ R言語 実装コード ） github.com/Laurae2/Laurae （ 論文 ） Zhi-Hua Zhou and Ji Feng, Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks （ 解説ウェプページ ） （SlideShare）森山 直人（株式会社インテリジェンス）「Deep Forest〜ニューラルネットの代替えに向けて〜」 Academication-AI（2017/03/11）「2017-03-11 【研究者向け】Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks【Deep Learningの代替となるか？】
Deep forest
This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in re
カルマンフィルタと最尤法 | Logics of Blue
新規作成：2017年04月16日 最終更新：2017年04月16日 カルマンフィルタを実行するには、パラメタを事前に与える必要があります。 そのパラメタを推定する方法が、今回紹介する最尤法です。 この記事では、尤度の説明をしたのちに、ローカルレベルモデルを例とした、状態空間モデルにおける尤度の計算方法を説明します。 またライブラリを使わない自作の尤度計算・最尤法実行メソッドを作って状態空間モデルを推定してみます。 この記事はカルマンフィルタの考え方の続編にあたるものです。 あらかじめこちらの記事を読んでおいた方が理解が深まるかと思います。 ソースコードはまとめてこちらに載せてあります。 スポンサードリンク 目次 尤度と最尤法の考え方 状態空間モデルにおける尤度計算 尤度計算プログラムの実装 最尤法の実装 1．尤度と最尤法の考え方 尤度とは、「パラメタを指定したときに、今手持ちのデータを再現
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
Deep Forest :Deep Neural Networkの代替へ向けて - Qiita
技術動向についていくことは多くの労力を必要とする。次々に新しい論文が発表されるためだ。 一方で最新論文さえも長年の地道な積み重ねの上にあることを、その引用文献から気付かされる。 ディープラーニングブームの流れも変わるのだろうか？ 勉強のため、2017年2月28日付けでarXivに投稿されたZhi-Hua Zhou, Ji Feng「Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks」を翻訳した。 訳には誤りがないよう注意を払いましたが、完全であることを保証できないため、実装等の際には元論文を参照願います。 原文： Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks https://arxiv.org/abs/1702.08835 https://arxiv
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Support gcForest · Issue #331 · microsoft/LightGBM