データマイニング班7回目はパラメータ調整の演習

明日は人間ドックのためお休みです！　20時を越えた今！食事間食NGどころか水以外飲めない訳で！お茶すら飲めないことによるストレスはどう発散したら！とか言いつつ、実際にはお茶珈琲とか普段飲んでても飽きる人なので、この日に備えてあまり水飲まないようにしてたのでお水ウマー！これぞまさに計画通り！！（AA略

それにしても初人間ドックなのでちょっと楽しみ。バリウムは飲めないらしいのが心残りだけど、また機会はあるだろうし。

ちなみに明日はAgile Japan 2013 サテライト リーン x アジャイルなんてイベントが予定されているらしい。

データマイニング班の7回目は以下のような中身でした。

• 砂川くんによるJubatus紹介
• 記事紹介: [ 第26回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 26th) | SVM実践ガイド ]
• 宿題（Level 4: (線形)回帰問題についての検討）チェック
• scikit-learn チュートリアル 2.2.2: Supervised learning: predicting an output variable from high-dimensional observations
• 宿題: Level 5: パラメータの及ぼす影響を観察したい

メインは宿題チェックを通した「データセットの準備の仕方」についてのコメントとパラメータ調整演習ですが、それにしても他がお座なりすぎたかなぁ。scikit-learnチュートリアルは「次元の呪い(curse of dimensionality)、疎なデータ(sparsity)、過学習(over-fitting)、正則化(regularization)」あたりの話がざっくばらんと紹介されてるのですが、そもそも各モデルについての具体的な知識も無いままだと意味不明ということもあってかいつまんで紹介するに留めたのですが、今回ぐらいの紹介だったらざっくりと省略した方が良かったかもしれない。やるなら正則化に限らず、何かしら具体的なモデルを一つ取り上げて勉強するぐらいは準備した方が良さげかなぁ。

後で何かしら補足してみようかしら。今以上に混乱招く可能性が高いんだけどｗ