スタッキング・アンサンブルを理解するための記事とか

・ブログ
https://www.haya-programming.com/entry/2018/02/17/035058

・must read
https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/

・コード
https://github.com/emanuele/kaggle_pbr/blob/master/blend.py

・kaggleのkernel
ーーー個人的にはこれが一番わかりやすかった
https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python

・stackingのkernel。EDAの読物としてもよい
https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard#Data-Processing

〇画像系のコンペで使う技術をどうやったら学べるんだろう
→基本的には転移学習という理解でいいはず？
・画像認識コンペ。Unetを転移学習せずに使ってる
https://www.kaggle.com/keegil/keras-u-net-starter-lb-0-277

・シンプルにtransfer learningのチュートリアル
https://www.kaggle.com/dansbecker/transfer-learning
→過去のいい感じのkernelを読み漁って、自力で新しい問題に適応できるようにしたい