統計 ラテン超方格法×モンテカルロ法で円周率を近似する
概要
業務でモンテカルロ法を使う事があった際、会社のつよつよさんに
「乱数発生させるときは、ラテン超方格法を利用すると精度が上がるよ」
というアドバイスをもらったので、実装してみました。メモとして残します。
ラテン...
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統計 
Python k-meansと階層的クラスター、実務で使うにはどっちがいい？【教師なし学習】
しぃたけ
代表的なクラスタリングの手法の違いについて説明します。
概要
こんにちは、しぃたけです。
実務で製造データを分析するとき、データをグループ分けをすることがありその際にクラスタリングをよく活用します。
ク...
Kaggle kaggleのMoAコンペ、参加人数、メダル圏内scoreなどのデータ取りしてみました
背景
こんにちは。今期中にkaggle Expertを目指しているしぃたけです。
現在、MoAコンペに参加しており、提出期限まで残り1か月となりました。
締切が近づくにつれてLeaderBoard（以下、LB）の更新が激...
Kaggle optunaでCNNのパラメータチューニングしてみる。MNISTコンペ精度向上添え。
概要
ハイパーパラメータのチューニングめんどくさくないですか？
ということで、機械学習モデル作成の際に避けては通れないハイパーパラメータのチューニングを自動化するツール、「optuna」を利用してみました。
kaggle...
Kaggle SHAP値で機械学習モデルの予測結果の解釈性を高める
背景
近年、機械学習アルゴリズムの複雑化に伴い、予測結果が説明できないことが大きな課題になってます。
今回は、機械学習の予測結果を解釈するための方法の一つである、SHAP値について勉強したのでメモ程度に残しておきます。
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Kaggle cancerデータセットでスタッキングを実装。図解を添えて。
しぃたけ
Kaggleで必須のスタッキングについてまとめます。
背景
Kaggleで上位を目指すうえで必須のアンサンブル学習の手法、スタッキングの使い方を図解付きでまとめました。
スタッキング良くわかってない方...
Kaggle 今期中にKaggleExpertになろうと思うんですが質問ありますか？
しぃたけ
自分にプレッシャーかけるため意思表明しときます。
言いたい事
標記の通り、今期中（21年3月末まで）にKaggleExpertを目指そうと思います。
詳しくは後述しますが、Kaggleに登録して5か月...
Python 細かいことは置いといてLSTMで株価予測を試してみる
概要
時系列データの分析に適したアルゴリズム、LSTMを利用して、みんな大好き株価の予測のモデルをお試しで作ってみました。
時系列データの分析については初心者なので、細かい理論についてはつよつよさんにお任せして、簡単な実装の方...
Docker Docker初心者がDockerfile,Image,Containerの関係を感覚的に理解する
しぃたけ
Dockerの構造の超基本の部分をまとめます。Docker初心者向けです。
背景
Docker初心者の自分がDocker使う上での超基礎的な部分をまとめます。
Docker使ったことない方で、今後使ってみたい...
Docker Docker toolboxでhello dockerするまでにはまった事まとめ
背景
なんとなく難しそうだという理由で使ってなかった、Dockerを利用してみたんですが、いろいろと不具合が発生したのでまとめておきます。
同じ不具合発生した人の参考になればと思います。
参考文献
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