Cpaw AI Competition 2nd Programming/hand-RPS編

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April 02, 2018
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  1. 2.

    目次 ◎ Programming ◦ 問題概要 ◦ 試した方法 ◦ 結果 ◎

    hand-RPS ◦ 問題概要 ◦ 試した方法 ◦ 結果 2
  2. 10.

    試した方法 ◎ Tf-idf ◦ Scikit-learn のTfIdfVectorizer ◦ ソースコードから特徴ベクトルまで変換 ◦ 他のデータではあまり出ない単語(記号)を重視す

    る 特徴量 ◎ リッジ回帰を用いたクラス分類 ◦ scikit-learnのRidgeClassifiar ◦ データを実現するような関数を求める ◦ 二値分類を元に多数決で分類 10
  3. 15.

    試した方法 ◎ Hog特徴量 ◦ Scikit-imageのhog ◦ グレースケールにしてそのまま ◎ Logistic Regression

    ◦ scikit-learnのLogisticRegression ◎ SVM ◦ scikit-learnのSVC ◦ データ点からの距離が最も大きくなるような 分離超平面を求める ◦ カーネル法によって線形以外のデータも分類可能 15
  4. 17.

    Credits Special thanks to all the people who made and

    released these awesome resources for free: ◎ Presentation template by SlidesCarnival ◎ Photographs by Unsplash & Death to the Stock Photo (license) 17