[TIL] 2021.03.29

1083 ワード
MachineLearning デイリーエンコーディング 日記。 TIL テキストリンク
今日の勉強内容
  • ランダム森林
    • について
    ランダム森林
  • 分類だけでなく,線形問題も予測できる.
  • は一般的に過適が発生しにくい.(全く起きないわけではない)
  • 検証データセットは必要ありません.
  • が一般化されている程度は確認しやすい.
    • 問題のタイプ
    curse of dimensionality
  • 列の数が多ければ多いほど、空きスペースが多くなります.
  • 次元の数が増えるにつれて、より多くの点を空間に置くことができ、これらの点は拡散します.
  • に必要なコラムを選択しないと、問題が発生します.
    ( https://bioinformaticsandme.tistory.com/197 )
    • no free lunch theorem
  • すべてのデータセットに実行モードは存在しません.
    • RandomForest関数
    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, RandomForestClassifier
    RandomForestRegressor
    回帰:特定の連続型結果を予測する学習モデル.=>連続型依存変数
    RandomForestClassifier
    ぶんかつ
    📆 今日一日を振り返る
    今日はこの間、私が土をかき集める原因を知りました.学習の授業はfast ai v 1を利用していて、検索はv 2なので、ずっと変なところがあります.AnacondaでJupyterNotebookで勉強しようと思っていたのですが、ずっと設定していて、勉強も無理だと思っていたのでcolabを使いました.だから実習に成功したんだ!!
    MySQLベース---データ操作
    Spring, Dispatcher Servlet