2020年– date –

ディープラーニングについて勉強を始めてみようと思います。 scikit-learn以外のライブラリに進出だね。 ディープラーニングはニューラルネットワークを多層にしたものでした。ディープラーニングを中心としたライブラリには、色々なライブラリがあるよう...

XGBならいい結果出るかと思って色々試してみていました。 勾配ブースティング系は評判が良いと聞くね。 Kaggleのタイタニックの課題を、前回まではscikit-learnのMLPを利用してやっていましたが、XGBを利用してみることにしてみました。Otunaの使い方を覚...

なかなかスコアを上げていくのは難しいんだね そんなに簡単ではないでしょう、もっと勉強しなさい Kaggleのタイタニックのチュートリアルで、スコアを上げるために奮闘しておりました。データの前処理として特徴量を増やしたり、Nanという欠損値を取り除い...

Scaler2って、最初使い方わかりづらいよね・・・ Cメジャーの曲を組み立ててみよう〜 Scalerを２にアップグレードしましたが、依然インターフェースの見方を習得するのにハードルがあったりするので、使うのを敬遠していました。２になってから、転調を提...

Kaggleのタイタニックのチュートリアル、スコア改善をしています。 スコアは上がったのかな？？ Optunaを使って、機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータの最適化を学びましたので、さっそくKaggleでタイタニックの問題のスコアを改善するために活用で...

Optunaチュートリアル第二弾です。 今回は、ランダムフォレストのハイパーパラメータを最適化するんだね。 前回は、数式(x-2)**2というものが最小になる値をOptunaで探索しました。Optunaの使い方の流れを知るために一番シンプルなチュートリアルでよかっ...

アルゴリズムのハイパーパラメータの調整って難しい。Optunaというものがあるらしいのでちょっと使ってみたいんだ。 Optunaはハイパーパラメータを自動的に調整してくれる便利なソフトなんだね。すごいね。 scikit-learnを使って、機械学習プログラミング...

引き続き、kaggleのチュートリアルを行っています。 早速ランダムフォレストなんて、実用的だね。 前回のKaggleでタイタニック号の生存者予測チュートリアルの続きを行いました。今回は、プログラムでスコアを出す部分がメインとなります。チュートリアル...

kaggleを色々触ってみました。 データの提出とか、Notebookでプログラミングとか、色々便利だよね。 Kaggle内にある、初めて機械学習コンペを始めて、回答を提出するまでの流れが、丁寧にチュートリアルになっていましたので、やってみました。とても親切...

kaggleというサービスに登録してみたよ。 英語だけど大丈夫かな？？？ 今までは、scikit-learnのトイデータでいろいろ試してきましたが、少し違うデータもやってみたいとい感じていました。そこで、機械学習のチュートリアルとしてよく見る「タイタニック...

多層パーセプトロンのパラメータ、多すぎる・・・ 確かに、これ調整するの大変そうだね。言い方を変えると、自由度の高いアルゴリズム、らしいよ。 前回、多層パーセプトロン(MLP)での乳がんデータ分類を行い、ニューラルネットワークの一端を感じることが...

MLPはさすがニューラルネットワークといったパラメータの多さです。 まずはデフォルトパラメータで分類問題をやってみたんだね。 パーセプトロン、多層パーセプトロンと概要を学んできました。数学的な背景などはほぼ深堀せずに見てきましたが、ライブラリ...