Kaggleで勝つデータ分析の技術 の商品レビュー

門脇大輔(著者),阪田隆司(著者),保坂桂佑(著者),平松雄司(著者)

2019/12/14

非常に実用的な本。Kaggleを実施するには十分な内容

1章 分析コンペとは。
　コンペを初めから最後まで簡単に説明してある。

2章 タスクと評価指標
　分析コンペでのタスク（回帰、分類、レコメンド他）の紹介。コンペで使用されるデータセットの説明
　評価指標の説明。こんなに指標があったとは思いもしなかった。
　リークも予想だにしなかった。

3章 特徴量の作成
　ここの章がもっとも役立った。様々な手法の説明があった

4章 モデルの作成
　やはりGDDTモデルが一番最初にあった。ほかはニューラルネット、線形モデル、その他

5章 モデルの評価
　バリデーションの説明

6章 モデルのチューニング
　グリッドサーチなどを使用したパラメータチューニングのやり方。

7章 アンサンブル
　省略

2019/12/07

kaggle初心者にとっては、kaggleで取り組むことやtipsを体系的にまとめてあり、わかりやすい。

2-3日で、全体に目を通すことができるので、分量としてもちょうど良いし、ちゃんとやるならGitHub のコードや提示されているkaggle のコンテストを参考にすることもできる。

2019/11/17

読んで終わる本でなく片手に分析しまくる本だけどとりあえず読了
本書は必ずしもホクソエムさまではないみたいだけどホクソエム派閥と勝手に思ってる
前処理大全も特徴量エンジニアリングもホクソエム一味まじすげー
機械学習はドヤ顔で中身ない人多いけどホクソエム一味は
やはりすごいな

僕も貢献したいけどてきそうなのは
・いい本だと馬鹿みたいに騒ぎまくる
・Rに翻訳する
くらいだな
ただRユーザー減ったつーかこれから学ぼうとする人少ないよな需要あるかな

周りにkaggle、データ分析の話をできる人がいない
ただ『kaggleで勝つデータ分析の技術』を読んでいる
これって田舎の中堅高校で東大を目指し、『大学への数学』を読んでいる状態と同じなのかな