門脇大輔のレビュー一覧
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予測モデルの特徴とプログラミング例を簡潔に紹介。1モデルに半ページ程度。
予測精度を高めるテクニックを多く提案している。Posted by ブクログ -
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 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 -
実践的なテクニックが多く紹介されてあり、とても役に立つ。
ML中級者以上にとっては必ず買っておくべき本。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