機械学習応用編

機械学習

とあるデータサイエンティストの競馬予測チャレンジ Optunaで精度UP編

競馬の予測モデルの精度を向上させるために試行錯誤していた結果、LightGBMのパラメータを変えることで簡単に上がりました。 LightGBMのパラメータはOptunaというライブラリを使って最適化しています。  
機械学習応用編

とあるデータサイエンティストの競馬予測チャレンジ データ収集編1

最近、馬娘で人気沸騰中の競馬ですが、友人の勧めで競馬予測を始めました。 競馬予測チャレンジ目次! データ取得編1(過去のレースデータ取得) ⇦本記事はココ データ取得編2(ス...
機械学習応用編

番外編3 ニューラルネットワークの応用(Courcera 機械学習より)

さて、今回は番外編ということで”Courcera Machine Learning Week 4”より、非常に難解だったニューラルネットワークを少し応用して遊んでみたいと思います。
機械学習応用編

番外編2 ニューラルネットワークの応用(Courcera 機械学習より)

さて、今回は番外編ということで”Courcera Machine Learning Week 4”より、非常に難解だったニューラルネットワークを少し応用して遊んでみたいと思います。
機械学習応用編

番外編1 ニューラルネットワークの応用(Courcera 機械学習より)

さて、今回は番外編ということで”Courcera Machine Learning Week 4”より、非常に難解だったニューラルネットワークを少し応用して遊んでみたいと思います。
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