St_Hakky’s blog

心理学/人事/就活/留学/データサイエンス/バイオインフォマティクス/日頃思ったことについて書きます。

機械学習

Gradient Boostingについて調べたのでまとめる

こんにちは。Gradient Boostingについて調べたのでまとめました。その他の手法やBoostingってそもそも何的な説明は以下の記事でしています。st-hakky.hatenablog.com ◯Gradient Boostingとは Gradient Boostingの誕生の経緯とかはこちらに書かれているので、…

AdaBoostについて調べたのでまとめる

こんにちは。今日はAdaBoostについて書きます。Boostingってそもそも何っていうのとか他のBoostingの手法については以下の記事をどうぞ。st-hakky.hatenablog.com ◯AdaBoostとは AdaBoostは"Adaptive Boosting"の略でBoostingのアルゴリズムとしては最初に出…

Boosting(ブースティング)について調べたのでまとめる:AdaBoost / Gradient Boosting / XGBoostなど

こんにちは。最近、アンサンブル学習について勉強しているんですが、この記事ではBoostingについて調べたことを書きます。以下がその他のアンサンブル学習とか全般的な話とかについて書いた記事なので、バギングとか知りたい人は以下の記事をどうぞ。st-hakk…

Bagging(バギング)について調べたのでまとめた:Out-of-Bag(OOB) / Random Forest / Decision Jungles / Deep Forest(gcForest)

こんにちは。Kaggleをやるにあたって(というかふつうに勉強したかったのもある)、アンサンブル学習の方法は勉強しておく必要があるようなーと思って、勉強してみました。他のブースティングやスタッキング、アンサンブル学習全般については以下の記事をどう…

アンサンブル学習について勉強したのでまとめました:Bagging(Random Forest / Decision Jungles / Deep Forest) / Boosting(AdaBoost / Gradient Boosting / XGBoost) / Stacking

こんにちは。今、KaggleのRestaurant Revenue Predictionをやっていて、その中でアンサンブル学習について再度学習してみたので、まとめました。結構ながくなっちゃったかもですが、頑張って参考文献に飛ばしたりとかしてまとめました(笑) アンサンブル学習…

Kaggleを始める際に知っておくべきTipsをまとめてみた

こんにちは。今パソコンがぶっ壊れて絶賛セットアップ中なんですが、Kaggleの準備するがてらまとめておこうかと。 【Kaggleを始めるにあたって知っておくべきことリスト】 ・Kaggleとは ・Kaggleのアカウントの作成 ・コンペティションを選んで参加する ・Ka…

時系列解析:自己相関係数, 定常性, White Noise, AR, MA, ARMA, ARIMA, ARIMAXについて【調べたら随時追加】

こんにちは。最近時系列解析をすることになり、AR, MA, ARMA, ARIMA, ARIMAXあたりについて勉強したので、それについてまとめておこうかと思います。ぶっちゃけいろんなところにもうすでに解説は出ているので、これは調べている過程で参考になったリンクまと…

勾配降下法について調べてまとめてみた

こんにちは。今までなんとなくなーなーで勉強していたGradient Descentですが、ちゃんと調べて見ました。OverViewの論文があって(元はブログの投稿なので、これはそうというのかわからないけど)、今回それを読みつついろんな資料を漁る方式で勉強しました。 …

Rでアソシエーション分析:アプリオリアルゴリズム編

こんにちは。 ○arulesを使ってアソシエーション分析 ■arules関係のパッケージ 以下のサイトにまとまっている。lyle.smu.edu ■参考サイト ・CRAN - Package arules ・Reference manual : arules.pdf ■インストールと読み込み # “arules”のインストール instal…

コンピューターで「脳」がつくれるか を読んだ

こんにちは。最近研究室にあった本で気になっていた本を読んでみたので、その感想でも書きます。 ○読んだ本 「コンピューターで「脳」がつくれるか」という、以下の本を読みました。 ○本の対象読者とざっくりとした内容 この本は、ある程度予想はしていたの…

劣モジュラ最適化と機械学習を読んだ&輪講会をしたのでまとめておく【随時更新】

こんばんは。最近は本を読む速度、知識の吸収度が度を超えたスピードで進んでいることを感じております笑。 ○そもそも興味を持ったきっかけ 劣モジュラ最適化と機械学習について興味を持ったきっかけは、以下の動画が始まりでした。普通に数式なども出て来ず…

Rでグラフィカルモデル(ベイジアンネットワーク)を行う際に使うパッケージまとめ

こんにちは。Rでグラフィカルモデル(主にベイジアンネットワーク)を行う際に使うパッケージについてまとめておきます。基本的には、おそらく次の3つのRのパッケージで大丈夫かなぁと思います。他にもあればぜひ教えてください。・bnlearn ・deal ・catnet ○b…

評価方法・評価指標についてまとめる(随時更新)

こんばんは。毎回なんだっけなーとなる評価指標についてまとめます。また、英語の文献だけならいいんですが、日本語でたまに言われると面食らうので、それについてもまとめます。 ○混同行列 少しこの評価指標全般について話す前に、混同行列について書きます…