scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita
前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学習の手法そのものを実装しなくても利用することはできます。もちろん手法の内容に対する理解は必要ですが、せっかく scikit-learn という事実上デファクトとも言えるライブラリが存在するのですから、これを使うところから入門していくのが良いかと思います。 以
scikit-learn準拠の学習器を作ってgrid searchとかcross validationする - でかいチーズをベーグルする
Python Advent Calender 2014の19日目。 scikit-learnに準拠した学習器を自分で実装してscikit-learnに実装されているgrid searchとかcross validationを使えるようにするお話。Pythonの話というか完全にscikit-learnの話なんだけど、まあいいよね。 scikit-learnについてはこの辺がわかりやすいかな。 pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習 scikit-learn準拠にするには？ 全部下のページに書いてある。 Contributing — scikit-learn 0.15.2 documentation やること sklearn.base.BaseEstimatorを継承する 回帰ならRegressorMixin
Etsyのレコメンデーションを学ぶ - ワザノバ | wazanova
https://codeascraft.com/2014/11/17/personalized-recommendations-at-etsy/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約3時間前 Etsyのレコメンデーションエンジンが、同社がオープンソースとして提供している機械学習パッケージ Conjecture （Scalding DSL + Hadoop）に追加されました。大まかな仕組みについては下記の通りです。 作業としては、まず過去データを利用したユーザの興味度合いのマトリックスをつくりモデル化し、次に ユーアごとに興味度合いが最大となるアイテムのセットを見つけるレコメンデーションの計算をする。 データソースとしては数段階のレビューデータではなく、商品アイテムに対するユーザの実際のアクション（お
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特徴ベクトル変換器を作った話 #dogenzakalt