Git remote branch運用
1. gitで双方向にmergeしない 自分のブランチにmasterをmergeしない local branchでの作業を終えたら、branchを消去してmasterブランチのみ残す comma...
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Gradient Boostingについて - 準備編 -
基本、個人的に勉強した内容を書き留めていくつもりです。間違っている箇所があれば指摘して頂けると、とてもうれしいです。 1. Boostingとは何ぞや Boostingとは弱学習器をたくさん集め...
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Noise Contrastive Estimationについて
1. はじめに Noise-Contrastive Estimation(NCE)とは、分配関数を陽に書き下せるものの数値積分が困難な場合や、MCMCではものすごく時間がかかる場合に対処するパラ...
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AdaGradが学習率のスケジューリングを上手く調整してくれる理由 - 理論編 -
1. はじめに 機械学習では、多くが目的関数(凸関数)を最適化する問題として定式化され、勾配・劣勾配をヒントとして逐次的に目的関数を下げていくわけです。その際、学習率のスケジューリングに頭を悩ま...
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Stacking - テンプレート化編・計算編② -
1. はじめに 主に3点をまとめてみます。Stackingとはなんぞや、Stackingが何故嬉しいのかなどはStacking - 計算編① -を参照してください。 1点目はStackingやB...
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Stacking - 計算編① -
1. はじめに データコンペ界隈主導で、数%の精度を高める手法としてstacking・blendingが非常に流行っております(言わずもがなですが)。実務家として着目したいのは、数%の改善をする...
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Gradient Boostingについて - 正則化編・Xgboost -
1. はじめに Gradient Boostingについて - 準備編 -( http://goo.gl/C4oGok )で予告した通り、Boostingで使われる正則化テクニックについてまとめ...
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Gradient Boostingについて - Scikit-Learnを使ったfeature transformation(GBDT + LR vs LR) -
1. scikit-learnを使った実験概要 Gradient Boostingについて - 準備編 - （ http://goo.gl/y2EVLI ） の予告通り今回はSklearnで実験...
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