サイバーエージェントが町田のオーナーに(+関連)
ライセンス的な問題で町田の来季Ｊ２残留が決定したあとに、急に出てきたビッグなニュース。 グループ会社であるサイゲームスが鳥栖や...
「2018年09月」一覧
アンドロイド工場からの脱出
アンドロイド工場からの脱出 by scrap 脱出失敗 一風変わった謎解き。 というか、謎を解いた感はそんなにない。どちらかという...
株主優待（2018年09月）
優待品がいくつか届いてた。 キングジム 前回も思ったのだが、絶妙に普段使いしにくいものを送っているのはすごいと思う。 マスキングテープと...
[Kaggle]いろいろとTitanicしてみる：グリッドサーチ
ハイパーパラメータのチューニング 前回の続き 交差検証を調べていたら以下の記事に遭遇 https://qiita.com/tomov3/items/039d4271ed30490edf7b これの後半にモデルに対するパラメータのチューニングの仕方が載っていたので、それを参考に今回は「ハイパーパラメータのチューニング」をやってみることにする。 ググる https://blog.amedama.jp/entry/2017/09/05/221037 いくつかググってみたのだが、ここが自...
[Kaggle]いろいろとTitanicしてみる：過剰適合/過学習/交差検証
目的 交差検証について調べたりコード化してみる そもそもの発端としては 前回の訓練データだと90ぐらいのスコアになったのをアップロードしてみたらちょこっとしかUPしてなかったということである。 以下のようなろくでもない検証にしかしてなかったのでダメだろうとは思っていたが ここまで差が出るとはちょっとびっくりであった。 evaluation_score = round(model.score(features , target) * 100, 2) なので、調べてみることにした。 [...
メインヒロインが死んだり振られたり大変な話
ISLAND アマプラにて 初回をテレビ放送時に偶然見かけ、なんかタイムリープものっぽいことが気になってたので、なんとなく一気に見て...
EAT. RACE. WIN.
アマプラにて。 ツールドフランスのあるチームに帯同するシェフの話。 ツールの知識ははツールドフランスを毎年デイリーダイジェストを見るぐら...
2018 week2 @CHI
week2 ベアーズ戦 先週に引き続き敵地での試合。 スタッツだけみると、なんか惜しかったような結果に見えるが、 見てた内容からす...
[Kaggle]いろいろとTitanicしてみる
前回Kagglerになってみたが、それだとしっくりこなかったり、ほかのモデルを試してみてなかったりしたので 以下を参考にいろいろと試行錯誤してみた。 [Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ [part2]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ [part3]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～0からscikit-learnを使いこなす～ といっても、なんとなく思考をトレー...
神戸にリージョ監督就任
「事実上の解任」っていうと、クラブ寄りな監督にも対して退任を言わせるようにして違約金を払わないようなイメージがあるけど、今回...
