WTTE-RNN - Less hacky churn prediction · Focus on the objective
Blog about Machine Learning, data science and stuff. WTTE-RNN - Less hacky churn prediction 22 Dec 2016 (How to model and predict churn using deep learning) Mobile readers be aware: this article contains many heavy gifs Churn prediction is one of the most common machine-learning problems in industry. The task is to predict whether customers are about to leave, i.e churn. You can’t imagine how many
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
1. 論論⽂文紹介 Semi-‐‑‒supervised Learning with Deep Generative Models NIPS2014読み会 @ 東⼤大, 2015/01/20 Preferred Networks, 得居 誠也 @beam2d 2. l ラベルありデータが少なくて，それだけでは分離離曲⾯面を決めづらい l ラベルなしデータを使って空間を補間して，いい感じに分離離曲⾯面を決めよう → 半教師あり学習 半教師あり学習 (semi-‐‑‒supervised learning) 2 猫 ⽝犬 ラベルありデータ（少ない） ラベルなしデータ（多い） 3. 従来⼿手法：⼤大きく 4 種類 3 ⾃自⼰己教⽰示による学習 • 学習した予測器を使ってラベルなし データをラベル付けする • ⼤大マージンの仮説を⼊入れることもあ る（Tr
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