coursera How to win a data science competitionを視聴 "Ensembling" "cat boost" - Bagging
- bias(underfitting)
- variance(overfitting)
- high bias, low variance → best error → low bias, high variance
- 解決策：seedを変える、シャッフルする、など
- Boosting
- 1st level tips
- StackNet [code]
- Neural Networkの解析フレームワーク
- 逆伝搬を用いない
- 学んだ事を適用し、たくさんのコンペに参加するのが大事
- Catboost
- XGBoost、LightGBM、H2Oに勝る性能
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