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【HousePrice】アンサンブル学習使って精度向上した話

しぃ たけ Kaggle本によく書かれているアンサンブル学習試してみました。 概要 前回、前処理まで行ったHousePriceのコンペの続きをやっていきます。 今回一番やりたいことは、アンサンブル学習を使ってどれくらい...
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【House Price】住宅価格予測コンペ前処理編

概要 Kaggleのチュートリアルの1つ、house priceのコンペに参加しました。 パラメータの加工に時間かかったので、前処理編として記事にします。 コンペについて house pri...
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【Digit Recognizer】Kerasを使ってCNN作ってMNISTの識別精度向上した話

しぃ たけ KerasでCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を作成してMNISTデータセットの識別を行ったら99%近い識別率が出せたので記事を書きました。 概要 前回、MLP(多層パーセプトロン)を使って、Kaggleの...
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【Digit Recognizer】多層パーセプトロン(ディープラーニング)でMNISTデータセットの分類した話

しぃたけ sikit-learnの MLPClassifier(多層パーセプトロン)を用いてMNISTの文字分類を行っていきます。 やりたい事 前回前処理を実施したMNISTデータセットの文字分類を行っていきます。 前...
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【Digit Recognizer】MNISTの数字識別コンペ 前処理編

背景 前置き KaggleのDigit Recognizerコンペに参加しました。 有名なMNISTのデータセットを使った手書き数字の識別精度を競うコンペになります。 MNISTとは MNIS...
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【タイタニック】特徴量の追加とGridSearchで精度向上した話

背景 Kaggleのタイタニックの続きです。 前回はできなかったEDA、ビニング処理、モデルのパラメータ調整をやっていきます。 なお、前処理などの内容は前回と同様の内容で終了していることを前提に実施します。 ...
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Kaggle初心者がタイタニックを提出するまでの話

はじめに 背景 Pythonを使った機械学習の勉強をしていたものの、学んだ知識の使いどころに困っていたところ 友人からの「Kaggle始めてみれば?」というアドバイスを受けて始めて見ました。 初心者の拙い分析の結果...
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