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タグ ランダムフォレスト

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【GEE】ランダムフォレストで土地被覆分類を行う【衛星データ解析】 - LabCode

2024/01/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 32 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Gee LabCode 地表 水域 農地

土地被覆分類とは? 衛星画像や航空写真などのリモートセンシングデータを分析し、地表のさまざまなカバータイプ(例えば、森林、農地、水域、都市地域など)を識別するプロセスです。土地被覆分類は地球環境のモニタリング、土地利用計画、生態系の管理、気候変動の研究など、多くの応用分野で利用されます。 以前の記... 続きを読む

ランダムフォレストを使うなら変数選択はしなくてもいいのか? - 静かなる名辞

2023/08/10 このエントリーをはてなブックマークに追加 10 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 名辞 表題 変数 主張 手法

はじめに 表題の通りの話をたまに聞きます。「ランダムフォレストは内部で変数選択を行う。なので変数選択は必要ない」という主張です。 しかし個人的には、それはあくまでも 他の手法*1と比べれば変数選択しなかった場合の悪影響が少ない ということであって、ランダムフォレストであっても変数選択した方が良いんじゃ... 続きを読む

ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開

2023/02/27 このエントリーをはてなブックマークに追加 116 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 因果推論 Forest Random Forest 展開 内容

フォレストワークショップ2023で行った招待講演の内容 ・honest treesとは? ・Causal treesによる因果推論 ・Random forestの漸近正規性と、causal forestによる因果推論 ・Generalized random forestによる因果推論 続きを読む

FPGAに機械学習モデルを実装する – その1:ランダムフォレストによるクラス分類 | GMOインターネットグループ 次世代システム研究室

2021/06/01 このエントリーをはてなブックマークに追加 19 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip FPGA GMOインターネットグループ 機械学習 クラス分類

こんにちは,次世代システム研究室のS.T.です。普段はHadoopネタを書いていますが,今回はテーマをがらっと変えて,FPGAネタです。 「FPGAに機械学習の推論部分を実装し高速に処理を行う」という技術は耳にしたことがありましたが,漠然としたイメージがあるだけで実際にどのように実装していくのかということは知りませ... 続きを読む

【Pythonで決定木 & Random Forest】タイタニックの生存者データを分析してみた - Np-Urのデータ分析教室

2019/07/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 86 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Kaggle Np-Ur タイタニック タイタニック号 性別

前回まで、決定木・ランダムフォレストの理論について勉強しました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo 今回はPythonで実際に動かしていきたいと思います。扱うのは、タイタニック号の生存者データです。性別や年齢など、どんな要素が生存率に影響を与えていたのか、分析してみます。 これは、kaggleという世界的なデ... 続きを読む

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

2019/01/05 このエントリーをはてなブックマークに追加 219 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip アルゴリズム 判別 検定 訓練 機械学習

特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、... 続きを読む

ランダムフォレストと他の機械学習(or統計)を組み合わせて使う - じじいのプログラミング

2015/03/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 57 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 機械学習 じじいのプログラミング 本題 前々回 プロ

2015-03-13 ランダムフォレストと他の機械学習(or統計)を組み合わせて使う TopCoder マラソンマッチ 機械学習 もしかしたら、プロにとっては当たり前のテクニックかもしれませんが、自分は初めて見たので書きたいと思います。また、おそらく大きい効果を出すのが難しいテクニックだと思われるので、まずは基本的なことを先にやったあとに試したほうがいいでしょう。ここから本題です。前々回のTopC... 続きを読む

ランダムフォレストのつくりかた(C++の実装例つき) - じじいのプログラミング

2014/12/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 76 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip つかいかた 実装例 じじいのプログラミング マラソンマッチ

2014-12-26 ランダムフォレストのつくりかた(C++の実装例つき) マラソンマッチ 機械学習 C++ TopCoder この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014 - PARTAKE24日目の記事のつづきです。前日の関連記事「ランダムフォレストのつかいかた」もありますので、こちらもよろしくお願いします。 ランダムフォレストのつかいかた... 続きを読む

ランダムフォレストのつかいかた - じじいのプログラミング

2014/12/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 57 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip つかいかた じじいのプログラミング TopCoder 実装編

2014-12-24 ランダムフォレストのつかいかた マラソンマッチ 機械学習 この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014 - PARTAKE24日目の記事です。 (実装編の「ランダムフォレストのつくりかた」のほうは別記事にして、12/25に書く予定です。) 今年は、TopCoderの機械学習マッチに積極的に参加して、経験もいろいろ詰めたので... 続きを読む

Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 - あんちべ!

2014/02/15 このエントリーをはてなブックマークに追加 85 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip データマイニング アンチ Clojure JVM上 集計

2014-02-16 Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 概要 Clojureでデータマイニングに必要な各手法を解説する記事です。 本記事を読むと、全くClojureを知らない方でも データ抽出・集計 可視化 機械学習(決定木、ランダムフォレスト、k-meansクラスタリング) をClojureで実行できるようになります。 はじめに ClojureとはJVM上で動... 続きを読む

C++で統計解析 - sfchaos blog

2014/01/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 31 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 統計解析 線形回帰 C++ 分散 一口

先月開催されたJapan.R 2013の懇親会で,「C++で統計解析を行うための良いライブラリは?」という話がありました. 統計解析と一口に言っても結構広いので,ここでは以下の4つのカテゴリ 記述統計量(最大値,最小値,平均値,分散等)統計的検定(t検定,χ2乗検定等) 多変量解析(線形回帰,一般化線形モデル,判別分析,主成分分析,因子分析等)機械学習(サポートベクタマシン,ランダムフォレスト等)... 続きを読む

Excelでランダムフォレスト(Random Forest)したっていいじゃないか、にんげんだもの - My Life as a Mock Quant

2013/12/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 19 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Random Forest Excel

R, F# | 20:12 | この記事はマルチポストなアドベントカレンダー記事なんだ、すまない諸君この記事はR Advent Calendar 2013 : ATNDの27日目の記事で、26日目は@berobero11氏で<当記事フライングUPのためまだ存在せず>でした。また、F# Advent Calendar 2013 - connpassの25日目の記事でもありまして、こちらの24日目はな... 続きを読む

パッケージユーザーのための機械学習(5):ランダムフォレスト - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

2013/12/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 87 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip データサイエンティスト どり アンサンブル学習 アレ 銀座

2013-12-24 パッケージユーザーのための機械学習(5):ランダムフォレスト R Python 機械学習 糞コードで頑張る機械学習シリーズ さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが(笑)、教師あり学習&分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多... 続きを読む

 
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