™ on Twitter: "@mosko_mule PyTorch で書けるから"
@mosko_mule PyTorch で書けるから
JFPuget 💉💉💉🇺🇦 on Twitter: "XGBoost better than deep learning for time series. A paper confirming what ever Kaggler knows. https://t.co/4ENocI37vE"
XGBoost better than deep learning for time series. A paper confirming what ever Kaggler knows. https://t.co/4ENocI37vE
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https://twitter.com/shion_honda/status/1512066368761663491
mamas on Twitter: "これはとても良い指摘で、GBDTは外挿が出来ないのでトレンドを持ったデータを扱うのに向いてないのは事実。（だから、ARIMAと併用するのは重要だと思う）"
https://twitter.com/AkiraTOSEI/status/1461643648609632256
Carolina Bento on Twitter: "The motto with Boosting #algorithms is that the result is greater than the sum of its parts. Explore… https://t.co/SN9HUzmlmf"
Gradient Boosted Decision Trees explained with a real-life example and some Python code
Carolina Bento on Twitter: "Last article in a series on Tree-based #MachineLearning algorithms: Boosting Algorithms.… https://t.co/UYHWU63FCH"
fkubota🦉 on Twitter: "lightGBMって勾配とヘシアン(2階微分だけで十分だっけ？)だけあればいいから、FocalLoss簡単に実装できるんじゃねってやろうと思ったら、すでにやられてたしむっちゃ実装簡単。 それにしてもココ一年lightGBMただ使… https://t.co/YMofeKN6q4"
富谷＠機械学習を使う素粒子物理学者🐉🍕 on Twitter: "@ceptree これ、わかりやすいです https://t.co/Cp88ptTQMU"
ELYZA, Inc. on Twitter: "【Regularization is all you Need】 表形式タスクでは未だNNよりGBDTが優勢であったが、近年のDLの様々な正則化手法を組み合わせてタスク毎に最適化すると、単純なMLPで既存手法（NN、GBDT）を上… https://t.co/gIB9GWEikf"
チトセナガノ on Twitter: "名前的になんとなくこの部分かなーって感覚でやってたので整理も兼ねて各ハイパラの意味を図で書いた。 GBDTのハイパーパラメータの意味を図で理解しつつチューニングを学ぶ - まずは蝋の翼から。 https://t.co/Mh4iT5k4ck"
akira on Twitter: "https://t.co/yvLtD5Zvyd DLとXGBoostを様々なテーブルデータセットで比較した研究。表形式データセットにおいては、XGBoostの方が精度がよくチューニングも簡単であったとのこと。 https://t.co/yuEAgYWMib"
艇ラボ on Twitter: "個人的LGBM 初手tuning. ここで範囲を絞って二次探索する。 num_leaves: メモリが許す中で多めに設定して固定する max_depth: -1固定 learning_rate: 0.01ぐらいの小さめな値で固定… https://t.co/NFcMOUPnx6"
東京insaneおじさん・テラモナギ on Twitter: "@tmaehara 私も「Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook」の続編/理論サイド側のは話に興味あるので見つかった際にはTweet何卒🙏🙏🙏 https://t.co/o2bzEnX6vw"