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「バギング」 - おすすめピックアップ動画

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動画数:5件

Pythonでランダムフォレストを作ってみよう【Python機械学習#8】

Pythonでランダムフォレストを作ってみよう【Python機械学習#8】

決定木分析を応用した機械学習「ランダムフォレスト」をご紹介します。 分類・回帰いずれにも使うことができます。 #AI #人工知能 #バギング
2020年07月23日
00:00:00 - 00:17:35
【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

【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

動画内で使ったデータ https://www.kaggle.com/c/titanic ← 第10回 決定木(CART) https://youtu.be/irTbuevXauk →第12回 アンサンブル学習(後編) https://youtu.be/aeb3dgMcF2I 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』 https://amzn.to/2vSj7Ti 『パターン認識と機械学習 下』 https://amzn.to/2OI8cmm 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』 https://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』 https://amzn.to/2nKQJ19 『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』 https://amzn.to/2Mx9nYf #機械学習 #AI #人工知能 #Python #アンサンブル学習 #ブースティング #バギング #スタッキング #バンピング #ランダムフォレスト #データ分析 #データサイエンス
2018年09月07日
00:00:00 - 00:42:41
バギングとランダムフォレストの仕組みを説明! #_K_DM

バギングとランダムフォレストの仕組みを説明! #_K_DM

バギングとランダムフォレストについて解説します! ★動画で使用したPythonコード→https://k-dm.work/ja/basic/ensemble/randomforest/ 前回:https://youtu.be/AOEtom_l3Wk 次回:https://youtu.be/U5F1PYw_P3E ■アンサンブルの再生リスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLq7HV4kcWdgOuNZ2zgS6tTz3eRAafyVlK ----------------------------- ★目次 00:00 アンサンブル学習 00:57 バギング 01:49 ランダムフォレスト 03:02 ランダムフォレストのパラメタ 03:40 なぜランダムに特徴を選択する必要があるのか 05:05 実際にやってみる 06:55 ジニ不純度による特徴の重要度 07:28 permutation importance 08:12 まとめ ----------------------------- ★SNS twitter: https://twitter.com/intent/follow?screen_name=ks_study_ml ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/ コード置き場: https://k-dm.work/ja/ ----------------------------- ★BGM キューブスカイ https://dova-s.jp/bgm/play1365.html ----------------------------- ★このチャンネルについて 週に一回ペースで機械学習・データサイエンスに関する情報を発信します!よろしければチャンネル登録お願いします。大変励みになります。 #機械学習 #データ分析 #Python #機械学習 #AI #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #Python #scikit-learn #Kaggle #データマイニング #G検定 #E検定 #人工知能 #わかりやすく #初学者 #python #解説
2021年10月30日
00:00:00 - 00:09:37
NNCチュートリアル:アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック

NNCチュートリアル:アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用い、アンサンブル学習というテクニックを用いて、手軽により高い精度を実現する方法について解説します。 前回の動画「Exif情報を利用し簡単にオリジナルデータセットを用いた実験を行う(Windows編)」 https://www.youtube.com/watch?v=tV306SWDhvw NNCチュートリアル:Image Augmentationレイヤーによる画像データの水増し https://www.youtube.com/watch?v=DrQoTVQP_RI 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #アンサンブル学習 #Ensemble #バギング #Bagging #ブースティング #Boosting #Dropout #Bayesian Approximation
2020年03月27日
00:00:00 - 00:14:38
【機械学習】分類問題の実践|アンサンブル学習

【機械学習】分類問題の実践|アンサンブル学習

動画内で使用したデータ https://www.kaggle.com/kemical/kickstarter-projects ← 回帰分析 https://youtu.be/QuN8JVwAc3o → 次元削減 https://youtu.be/PDeC1OyO-5I ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/ml_practice 「機械学習をはじめよう」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLS0ga_-CwEAryL5_Saiit6CIU1oZS7S4j #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #machine learning #データサイエンス #データサイエンティスト #python #sklearn #分類 #ロジスティック #アンサンブル学習 #スタッキング #バギング #ブレンディング #ml #パイソン #kaggle
2018年11月03日
00:00:00 - 00:49:18