2016-10-22から1日間の記事一覧
やること コード クラスタリング プロットするためのデータ準備 グラフ作成 結果 やること データをクラスタリングして、各クラスタごとの教師データの分布の偏りを確かめたい。 今回は 教師データ = 0, 1 の2クラスを想定。 可視化をするためのデータは 主…
コード モデル定義 モデルの訓練 バッチサイズを狭めながらオートエンコーダを訓練して、その損失関数の減少具合を確認する。 緑色線がエポックごとのおおよその損失関数のlossの値、赤色がバッチごとのlossの値を全てプロットしたものです。 コード モデル…
環境 モデルの定義 出力 モデルの訓練 誤差の減少具合 オートエンコーダーのモデルを複雑に 二つのモデルの比較 参考 環境 python2.7, ubuntu14.04上。Kerasを使用して、入力はベクトルを想定。 モデルの定義 print(autoencoder.summary())とすればモデルに…
モデルの詳細 コード 参考スライド モデルの詳細 Python API Reference — xgboost 0.6 documentation にあるパラメータのうち、特に影響が大きい物をグリッドサーチで決定します。xgboostの本論文はKDD2016の以下を参照。最近のコンペでは協力なベースライン…