はじめに
昨年の秋ごろから、リクルートテクノロジーズの石川有さんらとともに共著で執筆していた「詳解 Apache Spark」 が遂に本日 4/29 に、技術評論社より発売となりました!
なお、発売に先立って出版社および共著陣より献本させていただいた方々から、ありがたいことに書評や感想をいただいております。ぜひご購入の際の参考にしていただければと思います。
豊富な具体例,DataFrameの詳細な説明,Spark1.6で導入された機能の説明,統一感のある文体・構成など,データ解析者にも得るものの多い素晴らしい書籍でした!...
2016-04-29
2016-03-08
追記: 2016-09-27 最新のビルド手順は こちら に記載しています。
いつのまにやら XGBoost のビルド手順が変更されていたので、メモしておきます (と言っても、 Installation guide に書いていることをほとんどそのまま日本語に直しただけですけどね)。
リポジトリの clone
手元に XGBoost の git リポジトリが存在しない場合は、以下のコマンドで submodule 含めて clone してしまいましょう。
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
もし手元にリポジトリが存在する場合は、 git pull したのちに
git submodule init
git submodule update
として、submodule を手元に持ってきます。
XGBoost...
2016-02-09
2016-01-15
2015-12-12
2015-11-08
TL;DR
XGBoost で構築した予測モデルを Java から利用したい、それも特徴ベクトルが一つ一つ、任意のタイミングで与えられるような オンライン環境下 で リアルタイムな予測 を実現するために利用したい、という目的を叶えるためのモジュールを作りました。
Github: komiya-atsushi/xgboost-predictor-java
Bintray: xgboost-predictor
(XGBoost の凄さとか XGBoost そのものの使い方とか GBDT/GBRT の解説は本エントリにはありませんので、そのような情報を求めている方は他のブログエントリを読まれることをおすすめします。)
xgboost4j という選択肢
Java から XGBoost を利用しようとすると、XGBoostをJavaのwrapperを使用して実行する - TASK NOTES にあるように、DMLC...
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