データ分析における特徴量エンジニアリング / feature engineering recipes - Speaker Deck

2019/07/15 192 users RECIPES Speaker Deck データ分析

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特徴量抽出 － カテゴリ変数と数値変数の取り扱い方 - 川雲さんの分析ブログ

2018/05/08 55 users 大家 出典 カテゴリ変数 Andrew Ng先生 工程

2018 - 05 - 02 特徴量抽出 － カテゴリ変数と数値変数の取り扱い方 1. 特徴量抽出とは 特徴量抽出（Feature Engineering）は 機械学習 の実応用において重要な工程です。 機械学習 分野の大家であるAndrew Ng先生は次のように仰ったそうです（出典が見つからないので本当かは分かりません）。 "Coming up with feature is difficult... 続きを読む

Kaggle meetup #3 instacart 2nd place solution

2017/10/28 9 users Kaggle meetup AGENDA

Kaggle meetup #3 instacart 2nd place solution 1. 2nd Place Solution Instacart Market Basket Analysis 2. Agenda • My Background • Problem Overview • Main Approach • Feature Engineering • Feature Import... 続きを読む

サービスの新機能の実装において、そのための機械学習モデルをアジャイルに作っていくための汎用ツールキットFeatureFuを、LinkedInがオープンソース化 | TechCrunch Japan

2015/09/05 34 users LinkedIn アジャイル ツールキット デベロッパ 実装

LinkedInが今日、同社の内部ツールFeatureFuをオープンソースにする、と発表した。このツールキットはデベロッパが、統計的モデルや意思決定エンジンを作る際に必要となる機械学習モジュールの構築に利用される。 そのねらいは、サービスのさまざまな機能を作るための、いわば”機能工学(feature engineering)”まわりの知識や技術を、同社の外部のデベロッパが利用できるようにすることだ... 続きを読む