Beginn des Studiums: Samstag, 7. Dezember
Unterrichtsmaterialien usw.: ・ Miyuki Oshige "Details! Python3 Introductory Note ”(Sotech, 2017): 19.12. (Donnerstag) Abgeschlossen ・ Progate Python-Kurs (insgesamt 5 Kurse): Endet am Samstag, den 21. Dezember ・ Andreas C. Müller, Sarah Guido "(japanischer Titel) Maschinelles Lernen ab Python" (O'Reilly Japan, 2017): Abschluss am Samstag, 23. Dezember
Kaggle Teilnahmewettbewerb: Real or Not? NLP mit Katastrophen-Tweets 24.12. (Di) ~
・ Es scheint, dass ich verschiedene Dinge falsch verstanden habe und das Problem, das ich bis gestern hatte (z. B. nicht in der Lage zu sein, zwei Werte in das Argument aufzunehmen), gelöst wurde.
・ Da die Vektorisierung und Aufteilung der Trainingsdaten und Testdaten abgeschlossen ist, prüfen wir, ob das Modell wieder korrekt ist (derzeit in Bearbeitung).
・ Der Fluss des maschinellen Lernens, den ich verstehe Importieren Sie verschiedene Module → Daten lesen → Vorverarbeitung (Datenverarbeitung, Division / x_train, y_train, x_test, y_test usw.) → Modellerstellung → Lernen nach Modell (fit x_train und y_train) → Vorhersagemodell erstellen (fit verwenden) Vorhersage von x_test) → Auswertung (kombinieren Sie Vorhersage und y_test entsprechend dem Antwortteil) → Überprüfen Sie verschiedene Prozesse und stimmen Sie die Parameter entsprechend dem Ergebnis ab. Implementieren Sie beim Stapeln verschiedene erforderliche Lernmodelle.
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