作業日誌2018-10-03
【やったこと】
- CourseraのWeek4、Hyperparameter tuningのアサインメントまで完了。
- 最終アサインメントのコードをとりあえずざっくりと書いて一度提出した！
- 機械学習関係について、今見えている学習項目を書き出した。
【わかったこと / 進捗があったこと】
- モデル別で実務ベースでどのパラメータからチューニングしたらよいかまとまっていたので、何を調節するべきなのかよくわかった。
- 最終アサインメントのモデル作成の手際がTitanicの頃よりも手際が良くなった。訓練データと教師データの両方で処理すべき特徴量、訓練データのみに必要な処理、EDA、モデルの適用など一通りの流れが頭に入ってたからかなと思う。
- 今回はほとんど初めて触る回帰モデルなので、モデルの選定や適切な特徴量処理、feature engineeringをどうしたら良いか、学習を進めたい。
- オライリーの本の回帰の部分だけでももう一度おさらいしようかなと思った。
【考えたこと】
- 勉強したいことを書き出したらやることがたくさん！早くキリの良いところまで進めたいという気持ちがやる気に繋がって良い感じ。
