スパムレビュア発見アルゴリズムの評価用データセット - Qiita
概要 スパムレビュア発見アルゴリズムの評価用に， 論文 A Bipartite Graph Model and Mutually Reinforcing Analysis for Review Sites にて作成した 人工データを公開しました．本記事では使い方をまとめます． また，Google Cloud Platform を使った並列評価についてもまとめます． インストール パッケージは PyPI に登録してあるので，pip コマンドでインストールできます． 人工グラフデータの読み込み rgmining-synthetic-datasetには，syntheticパッケージが含まれており， synthetic.load関数とsynthetic.ANOMALOUS_REVIEWER_SIZE定数をエクスポートします． synthetic.load関数は人工レビューグラフデータの読み込みを行
パッケージユーザーのための機械学習(12)：Xgboost (eXtreme Gradient Boosting) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
今やKaggleやKDD cup以下名だたる機械学習コンペで絶大な人気を誇る分類器、Xgboost (eXtreme Gradient Boosting)。特にKaggleのHiggs Boson Machine Learning Challengeの優勝チームが駆使したことで有名になった感があるようで。 その実装ですが、C++ベースで高速化したものにRとPythonのラッパーをつけたものが既にGitHubで公開されています。 Rパッケージである{xgboost}のインストールについての注意事項は前回の記事に書いていますので、インストールの際はご参考にしていただければと。 さて。これだけ大人気の分類器となると国内外問わず色々な解説記事に溢れておりまして、例えば日本語ブログでもこれだけの記事が既に出てます。 勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting
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