乱れた森林再生委員会(学習集会)

What I cannot create, I do not understand.(作ることができないなら,理解できていないということだ) - R. Feynman(物理学者)

このブログについて

はじめに

このブログでは,オープンソースを手本にしながら機械学習アルゴリズムを実装していきます。

決定木・ランダムフォレストからスタートして,ツリー系・アンサンブル学習系の手法を中心に扱っていこうと考えています。

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使用言語

主にPythonで実装していきます。 ただ,主に参照する機械学習ライブラリscikit-learnではところどころCythonが使われているため,必要に応じてC言語も扱うかもしれません。

流れ(構想)

下記のような感じでいけたらなと考えています。

  1. 我流で実装してみる
    1. 決定木(分類)
    2. ランダムフォレスト(分類)
    3. 回帰
  2. オープンソースを参考に再構築
    1. 決定木
    2. ランダムフォレスト
    3. 勾配ブースティング
  3. scikit-learn以外のライブラリを覗いてみる
    1. XGBoost, LightGBMなど

ところどころ気まぐれで理論解説を挟んだり,scikit-learnのthird-partyライブラリ等に寄り道したりもするかもしれません。

更新頻度

週1回を目標にします。

備考

目下のところは,下記の書籍のノリで決定木・ランダムフォレストの実装を解説できたら,と考えています。