Corsera( How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers)メモ

気になった部分まとめ

1. Families of ML algorithms
   ・Linear
   　⇨logistic regression or SVM
   ・Tree-based
   ・kNN
   ・Neural Networks
   これがアルゴリズムのベース
   ここからSVMとか手法が色々別れる

2. Why is it called random then?
   Say our dataset has 1,000 rows and 30 columns. There are two levels of randomness in this algorithm:
   この文章のAt column levelのところで、ランダムフォレストは列でもランダムに取ってきますって言っているけどそうなの？
   行でランダムなのは知ってたけど、列は知らなかった。

3. When is a random forest a poor choice relative to other algorithms?
   ここの文章は覚えておいて良さそう、顧客とかに説明する際ありそう。
   1〜3まで、
   https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/random-forests-explained-intuitively

4. differences between random forests and extremly random forests.
   https://yoshoku.hatenablog.com/entry/2019/05/02/005231