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【機械学習】アンサンブル学習(前編)| バギング・スタッキング・バンピング、ランダムフォレスト 

Able Programming
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ご視聴ありがとうございます。
私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。
この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。
動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください!!
ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー
『パターン認識と機械学習 上』
amzn.to/2vSj7Ti
『パターン認識と機械学習 下』
amzn.to/2OI8cmm
『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』
amzn.to/2MEXwHX
『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』
amzn.to/2nKQJ19
『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』
amzn.to/2Mx9nYf

Опубликовано:

 

3 окт 2024

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Комментарии : 8   
@rock1803
@rock1803 5 лет назад
ランダムフォレストの最期の部分、(回帰の場合は平均、分類の場合は多数決)が、自習してた時わかってませんでした。この講義でわかり、すっきりしました。
@TamaRuby
@TamaRuby 5 лет назад
分かりやすい
@gabby_chisato
@gabby_chisato 4 года назад
わかりやすい!
@mizmuko1898
@mizmuko1898 5 лет назад
こんにちは!めっちゃ分かり易くて助かってます! スタッキングについて質問です、言葉の定義だけの問題かもしれませんが ネット上でアンサンブル学習についての解説を見ると、スタッキングについて 訓練データを入力して学習器Aを作り、その学習器Aの出力を入力として学習器Bを作る、というモデルを積み重ね(スタック)ていく手法として解説されているサイトもあります。 もし宜しければ動画内で解説されているスタッキングの意味について、参考にされた文献等がありましたら教えて頂けますと幸いです!
@啄木杜鵑
@啄木杜鵑 5 лет назад
kaggleの入会は面倒でした。もう訳が分かりません。取り敢えずデータを取りました。
@啄木杜鵑
@啄木杜鵑 5 лет назад
最後のdf:☓→test_df:◎にはやられました。
@ritchieblackmore1022
@ritchieblackmore1022 5 лет назад
25:53 より実用的なデータを用いて(kaggle)
@ritchieblackmore1022
@ritchieblackmore1022 5 лет назад
16:56 ここから実装です。
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