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カテゴリー: 機械学習

Kaggleで人気 XGBoostの論文 「XGBoost: A Scalable Tree Boosting System」を読んだ

タイトルの通りなんですが、Kaggleでとても人気のある手法のXGBoostがどういった仕組みで動いているのかを知るために次の論文を読みました。 XGBoost: A Scalable Tree Boosting Sys […]

2018年1月10日By Hiro [Machine Learning][paper], 数学, 機械学習, 論文コメントする

不良品予測チャレンジの解説 「Using Big Data to Enhance the Bosch Production Line Performance: A Kaggle Challenge」を読んだ

Kaggleのコンテスト(Bosch Production Line Performance Challenge)としてBoschがデータを提供しているコンテストの解説論文を読んだ。 Using Big Data to […]

2018年1月8日By Hiro [Machine Learning][paper], programming, データサイエンス, 機械学習, 論文コメントする

「ベイズ推論による機械学習」を読んだ

最近出版された、「ベイズ推論による機械学習」を読んだ。何やら最近盛り上がってきているように見えるベイジアンの機械学習へのアプローチを学ぼうとして手に取った。しかも「入門」と書いてあるので。 本書はベイズの定理から始まって […]

2017年12月22日By Hiro programming, 数学, 書評, 機械学習コメントする

「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第7章を読んだ

前回の続き。第7章は線形回帰について。このあたりでようやく1/4までたどり着いた。先は長い。 目次は以下の通り。 7 Linear regression 7.1 Introduction 7.2 Model specif […]

2017年12月4日By Hiro DeepLearning, programming, データサイエンス, 数学, 書評, 機械学習コメントする

無料で読めるオライリー公式のデータサイエンス・ビッグデータ e-books

Free Data Ebook Archiveというサイトを見つけた。オライリーが出しているデータサイエンスやビッグデータ関係の電子書籍が無料で読むことが出来る。名前とメールアドレスを入れるとePub, mobi, pd […]

2017年11月27日By Hiro データサイエンス, 機械学習コメントする

「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第6章を読んだ

前回の続き。難しくなってきたが細々と読み続けている。これを読み切ったら大抵の機械学習本は読めるようになるのではという感覚がある。 第6章は、Frequentist statistics 頻度統計について。この章は比較的知 […]

2017年11月26日By Hiro DeepLearning, 一人読書会, 書評, 機械学習コメントする

自然言語処理 画像キャプションのデータセット Cornell NLVR

Hacker Newsで取り上げられていた自然言語処理のデータセット Cornell NLVRの紹介です。 公式ページ:http://lic.nlp.cornell.edu/nlvr/ データセット:https://gi […]

2017年11月15日By Hiro DeepLearning, programming, 機械学習, 論文コメントする

Rustで書かれたNeural Network実装:Jaggernaut

Rust言語で書かれたJaggernautというNeural Networkの実装を見つけた。WebAssemblyに変換されて、ブラウザ上で動作させることが出来る。 Juggernaut: Neural Network […]

2017年11月8日By Hiro DeepLearning, programming, Rust, 機械学習コメントする

「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第5章を読んだ

前回(「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ)の続き。 第5章はベイジアン統計について。基本的に著者はベイジアンの立場を取っているようで、本書はここ […]

2017年11月6日By Hiro 一人読書会, 書評, 機械学習コメントする

「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ

前回(「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読んだ。)の続き。 4章は多変数ガウシアンモデルについて。この章は数学的に他の章よりも難しいと、一番初めに書か […]

2017年10月31日By Hiro 一人読書会, 機械学習コメントする

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