Python XGBoost の変数重要度プロット / 可視化の実装 - StatsFragments
Gradient Boosting Decision Tree の C++ 実装 & 各言語のバインディングである XGBoost、かなり強いらしいという話は伺っていたのだが自分で使ったことはなかった。こちらの記事で Python 版の使い方が記載されていたので試してみた。 puyokw.hatenablog.com その際、Python でのプロット / 可視化の実装がなかったためプルリクを出した。無事 マージ & リリースされたのでその使い方を書きたい。まずはデータを準備し学習を行う。 import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') xgb.__version__ # '0.4' ir
Awesome-deep-vision
Awesome-deep-vision : A curated list of deep learning resources for computer vision View on GitHub Awesome-deep-vision A curated list of deep learning resources for computer vision Download this project as a .zip file Download this project as a tar.gz file Awesome Deep Vision A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Mainta
Machine Learning that Matters
Machine Learning that Matters Kiri L. Wagstaff kiri.l.wagstaff@jpl.nasa.gov Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 91109 USA Abstract Much of current machine learning (ML) re- search has lost its connection to problems of import to the larger world of science and so- ciety. From this perspective, there exist glar- ing limitations in the da
（古い記事）EC2のGPUインスタンスにChainerを5行で入れて4行で動かす - 随所に主と作れば、立処皆真なり
PFI/PFN社でオープンソース公開したディープラーニングフレームワークChainer、すで使って頂いている方、ありがとうございます。 さてそんなChainerですが、MacBookでも簡単に使い始めることはできますが、真価を発揮させるにはGPU環境が欲しいところです。また一方、GPUを積んだデスクトップPCでも（特にPyCUDAの）インストールでつまづく方がいるのも事実です。 開発側の人間としては、できれば手軽に試してもらえる環境を提供したい。そこでは、やはりAWSのEC2でGPUインスタンス使うのが一番いいと思います*1。 Chainer on EC2は何名かブログ等で記事を公開されていますが、今のところ最も簡単な方法はRyosuke TajimaさんのAWSでサクッとChainerを使ってみるです。 が、やはりここでもPyCUDAをソースからのビルドしてもらうことになっています。原因
Stanford University CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
Schedule and Syllabus Unless otherwise specified the course lectures and meeting times are: Tuesday, Thursday 3:00-4:20 Location: Gates B1
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