ランダムフォレストのつくりかた（C++の実装例つき） - じじいのプログラミング
この記事は24日目の記事のつづきです。前日の関連記事「ランダムフォレストのつかいかた」もありますので、こちらもよろしくお願いします。 ランダムフォレストのつかいかた - じじいのプログラミング ランダムフォレストは、機械学習の中でも、確率統計の知識がほぼ無しで実装できる簡単なアルゴリズムで、しかも性能もなかなかのものです。TopCoder機械学習マッチのいくつかは、コードを提出してTopCoderサーバで実行するルールなので、実装しやすいランダムフォレストは有力な選択肢です。実際にランダムフォレストが１位をとったコンテストもかなりあります。 決定木の作り方さえ理解すれば、ランダムフォレストは実装できたも同然ですので、この記事では、決定木を作る部分をメインに取り上げます。 アドバイスをいただけると、とてもうれしいです。間違いのご指摘は大歓迎です。 実装は、TopCoderの他の競技者（Psy
ディープラーニングの 基礎技術と今後の課題・展望 ～画像認識分野を中心に～
2019/12/27 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/ This document summarizes a research paper on scaling laws for neural language models. Some key findings of the paper include: - Language model performance depends strongly on model scale and weakly on model shape. With enough compute and data, performance scales as a power law of parameters, compute, and data. - Overfitting is universa
エンジニアなら知っておきたい lessコマンドtips 11選 - Qiita
タイトルはかなり挑戦的(?)ですがあまり気にしないでください。 ※注意 このエントリで紹介しているオプション、コマンドはCentOSでしか動作確認をしていません。 その他ディストリビューションや、インストール方法によっては挙動が異なる場合があります。 「less」 使ってますか? エンジニアなら普段Linuxに触る機会が多々あるかと思います。 エンジニアのみならずMacだったりUbuntuだったりで私用PCでもターミナルが使えるようになっている方は多いかもしれません。 私は普段の仕事ではサーバの運用管理をしています。 仕事柄触る頻度が高いのはLinuxサーバです。 そして、使うのは大体CLIです。 そもそもLinuxでGUIを触る機会がなかなかありません。 大体リモートからターミナルで接続してCLIでちょいちょいっと処理をする感じですね。 GUIである場合でもLinuxを使っていればターミ
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