平松雄司のレビュー一覧
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気になっていた手法の使い方や、基本的でわかったつもりになっていたことへの理解が深まりよかった。仕事に関係ないデータを扱うのは、責任がないから楽しめる側面もあるかも。Posted by ブクログ
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Kaggleのテーブルコンペと呼ばれる形式のコンペに対して各段階で利用する手法を網羅的にまとめた本でした。
随所に過去の多数のコンペの上位者のソリューションの紹介や著者の多数の経験則、そして著者が利用しているベースとなるあるモデルのハイパーパラメタの実際の値などが載っていて非常に有益な本でした。
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Target EncordingにおけるLeakageやValidationの切り方などややこしいが抑えるべきポイントが分かりやすくまとめられている。
Kaggleだけでなく実案件でも活かせる実践的なTipも数多く掲載されている。
海外でもこの類の書籍はまだ出てないはずで、日本語でアクセスできること...続きを読むPosted by ブクログ -
Kaggle で高得点を出すための導入から Tips まで体系的にまとめられていた。サンプル コードもあるので、後にそれらを参考に分析してみたい。Posted by ブクログ
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痒いところに手が届く。
トレンドだとか著者の経験から来る感覚的な印象などが意外と心強い。
やろうと思えばいろんなことができる中、優先的にやるべきことについてヒントをくれていて素晴らしい。Posted by ブクログ -
非常に実用的な本。Kaggleを実施するには十分な内容
1章 分析コンペとは。
コンペを初めから最後まで簡単に説明してある。
2章 タスクと評価指標
分析コンペでのタスク(回帰、分類、レコメンド他)の紹介。コンペで使用されるデータセットの説明
評価指標の説明。こんなに指標があったとは思いも...続きを読むPosted by ブクログ -
kaggle初心者にとっては、kaggleで取り組むことやtipsを体系的にまとめてあり、わかりやすい。
2-3日で、全体に目を通すことができるので、分量としてもちょうど良いし、ちゃんとやるならGitHub のコードや提示されているkaggle のコンテストを参考にすることもできる。
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Kaggleに挑まない人でも非常に読む価値の高い本だった まず他の機械学習の本ではなかなか触れられないような実践周りのテクニックについてたくさん語られていた その分理論やアルゴリズムは深くは語られていなかったが、Python機械学習プログラミングなどの理論・アルゴリズム系の本と併用するとほぼ網羅でき...続きを読むPosted by ブクログ
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Kaggleで利用される様々な手法が紹介されており、実践的で参考になる。全ての手法を腹落ちできていないが、手元に置いて辞書的に使える。Posted by ブクログ
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kaggleなどデータサイエンスコンペ関連の技術の本
テーブルデータコンペメインかな
CVの重要性が触れられていて良いと思う
実際のところ良いCVができたらだいぶ順位が上がると思うので。Posted by ブクログ -
Kaggleとは?みたいなところを疑問に思ったので、購入
非常にわかりやすい本になっているため、DNNとかMLとかを担当している人は一冊は持っておいて損はないと思うPosted by ブクログ