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自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測
RT @upura0: Yahooニュース見出しのCTR予測にNGBoostを使った発表が面白かった。信頼度付きなので、編集者支援の文脈で価値があるとのこと。比較実験でOptuna LightGBM Tunerが出てきて驚いた。 [4M2-GS-5-03] 自然勾配ブースティ…
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整然データとは何か
RT @f_nisihara: 半年前に『情報の科学と技術』という雑誌に書いた「整然データとは何か」という解説文がフリーアクセスになりましたので、読みたい方はどうぞ。整然データという概念とそれを用いたデータ共有の事例などについて論じています。 https://t.co/gED2…
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Time Series Classification via Topological Data Analysis
TDAで時系列データの本質的な構造が抽出できそれがCNNで学習できると 検証は脳波を目が開いて/閉じている時に分類など Time Series Classification via Topological Data Analysis https://t.co/FnTpYLfT4V
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不完全性定理の数学的発展
数学会の論説に寄稿した解説論文 "不完全性定理の数学的発展" が無料でダウンロードできるようになりましたね. https://t.co/kMiBjP9OF7 ご興味のある方はぜひご一読ください.
人工知能学会の会誌に執筆した RecSys2019 の会議報告が掲載されました.会員以外でも無料で閲覧可能です. https://t.co/a8c7tUgXtG
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再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理
『再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理』https://t.co/kegKoxOdzM
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Time Series Classification via Topological Data Analysis
昨年2月にプレスリリースが出ていた富士通研究所のtime delay embedding + TDA(topological data analysis) + deep learningによる時系列データ分類の論文 https://t.co/Xx77pzZAbT
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