記事へのコメント22

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    ksato52
    機械学習

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    elu_18
    自分でやるのがメンドクサイ処理(アルゴリズムの選択、サンプル量を変える、グリッドサーチ)がMASLLに丸投げできるので、とりあえずMALSSに一発通すってのはありだなぁ。 #sprosym2016 https://t.co/EYb2sElf5u

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    wackyhope
    参考に。

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    chess-news
     ニューラルネットで特徴量の話は減らせられないのかねえ

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    michael-unltd

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    kiyo560808
    基本的な用語をおさえるのによさそう。

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    satzz
    わかりやすい

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    ma__ko__to

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    excer
    基礎的な内容だけど,知っておいて欲しい事が載っている資料

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    Nyoho
    網羅的

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    kaoritena
    あとで熟読。/機械学習によるデータ分析まわりのお話

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    yamitzky
    基本的なことがちゃんと載ってて、人に薦められる良い資料

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    RabbitBit
    アナリストには説明力が求められる。その事実を証明するスライドだった。

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    kiyodori
    あとで読む

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    sionsou
    なるほどわからんww

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    sugikike
    MALSSはsklearnのラッパーみたいなもの?

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    T-norf
    各アルゴリズムとその特性を覚えんとあかん上に、それぞれに合わせてデータの調整もするとしたら、結構大変だし、各個人の手腕がものを言う世界っぽいね

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    hurikake
    今までの機械学習系スライドの中で一番分かりやすい。

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    h0714k
    []

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    junetan
    分からない単語はあとで調べてみる

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    satojkovic
    勉強になった

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    ym_kokoperi
    機械学習によるデータ分析まわりのお話

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    hacosato
    slideshareが役に立ったと思ったの初めて! 混同行列のとこは手計算でノートを取りながら読みました。デザインもおしゃれでわかりやすい〜。最後の章はよくわからなかったけど、いつかわかるようになろう。

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    moguno
    三上 洋一郎 wrote: 機械学習によるデータ分析まわりのお話 by @canard0328 #dataanalysis #datamining http://t.co/jdKXOtZMVl @SlideShareさんから

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