機械学習用の画像を集めるのにicrawlerが便利だった - Qiita
2018-07-15 13:20:58,410 - INFO - icrawler.crawler - start crawling... 2018-07-15 13:20:58,411 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 feeder threads... 2018-07-15 13:20:58,412 - INFO - feeder - thread feeder-001 exit 2018-07-15 13:20:58,412 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 parser threads... 2018-07-15 13:20:58,413 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 downloader threads... 2018-07-15 13:20:5
いかにしてkaggleを解くか | threecourse's memo
Walmart2015については、CrowdFlowerのSolutionを参考にしながら、いろいろと考えながらやってました。 結局xgboostとneural netのstackingくらいしかできませんでしたが。。(38th/1047) その中で、kaggleの問題に対して”解”を出すのにあたって、どういうポイントがあり、どのように進めていくべきかの”構造”を考えてみました。 kaggle masterだけど機械学習は素人なので、突っ込みどころはいっぱいあると思います。ご指摘やこんな資料があるなど、教えていただければ助かります。 1 – 特徴量作成・管理 何だかんだいっても特徴量作成は重要で、重要な特徴量を逃すと勝ち目はないでしょう。 逆に適切な特徴量が作れれば、xgboostだけで勝てることもあるようです。(cf. Rossmann) 特徴量はN * M（N:ID, M:要素数）の数
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