機械学習 | 10001 ideas

Introduction to Applied Linear Algebra 第2章

引き続きIntroduction to Applied Linear Algebra第2章を読んだ時のメモ。第1章はこちら。第二章は線形関数について。線形関数はベクトル同士の掛け算で表せますよということから始まって、ア […]

線形代数の復習をかねてIntroduction to Applied Linear Algebraという本を読んでいます。線形代数についての基礎（ベクトル・行列）から機械学習に関する応用など幅広く書かれていて、読み始めで […]

「Attacking Optical Character Recognition (OCR) Systems with Adversarial Watermarks」という論文を読んだ。概要 OCRシステムを騙すための […]

元論文：Squeeze-and-Excitation Networks 最近良くCNN関連のタスクでよく使われる手法なので、論文を読んでみたときのメモ。ググると他にも詳しい解説記事があるので、あくまでも個人的なメモとし […]

NeurIPS 2018の論文で「Modern Neural Networks Generalize on Small Data Sets」という論文があったので読んでみた。ニューラルネットは大規模データで成功を収めて […]

KDD2019のApplied Data Science Track Paperからピックアップして「NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention […]

KDD2019の論文を少しずつ読んでいってる。特にApplied Data Science Track Paperの方は、企業で実際に機械学習を運用している際の話が書かれているので面白く読める。今回はMicrosoft […]

少し前に「The Data Science Design Manual」という本を読んだので紹介します。この本の著者はAlgorithm Design Manualを書いた、Steven S. Skiena先生であり内 […]

データ分析の前処理における重要なポイントの一つとして、欠測データをどのように扱うかがある。入門向けの記事だと単純に平均値や0埋めなどを施して、そのまま機械学習モデルに投入する例が多いが統計学的にはこのような単一代入法と […]

機械学習や統計の分野における外れ値処理の手法の一つとしてWinsorizingと呼ばれる手法がある。日本語の解説が少なかったので書いてみる。手法自体は非常に簡単で、外れ値を外れ値以外の最大値・最小値で置き換えるというも […]