$ analyze @triwave33
posted articles
- Python:81%
- 強化学習:42%
- MachineLearning:38%
- ReinforcementLearning:38%
- MNIST:27%
LGTMed articles
- Python:37%
- 機械学習:21%
- DeepLearning:19%
- Julia:9%
- MachineLearning:7%
Edit Pickup Articles (Up to 3)
Pickup Articles
- XGBoost論文を丁寧に解説する(1)489# はじめに 勾配ブーストを用いた決定木(GBDT)によるクラス分類や回帰はデータ分析コンペでも非常によく使われています。 その中でも2016年に出されたXGBoostはLightGBMと並びよく使われている手法です。 性能が良いことで有名なXGBoost, LightGBMですが、モデル内部でどのような処理が行われているかよくわかっていなかったので論文を読んでみました。 式変形の省略が多く...2019/08/08
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
- We will deliver articles that match youBy following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
- you can read useful information later efficientlyBy "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした