ACM/ICPC の質問にはオンライン ジャッジ (OJ) が多数あります。また、Leetcode ( http://leetcode.com ) という名前のインタビューの質問に対するオンライン審査員もいます。
これらの OJ は、アルゴリズムを学習するのに非常に役立つと思います。最近、データマイニングのアルゴリズムを勉強しようと思っています。データマイニングの問題のOJはありますか?
どうもありがとうございました。
ACM/ICPC の質問にはオンライン ジャッジ (OJ) が多数あります。また、Leetcode ( http://leetcode.com ) という名前のインタビューの質問に対するオンライン審査員もいます。
これらの OJ は、アルゴリズムを学習するのに非常に役立つと思います。最近、データマイニングのアルゴリズムを勉強しようと思っています。データマイニングの問題のOJはありますか?
どうもありがとうございました。
MLcompがあり、アルゴリズムを送信すると、多数のデータセットで実行して、アルゴリズムがどれだけうまく機能しているかを判断できます。
さらに、さまざまな分類コンテストを主催する Kaggle があります。
そしてもちろんクセラで授業を受けることもできます。これらはかなり低レベルですが、提出ポイントを取得するには、既知のパフォーマンスを再現する必要があります。
特に最初のものでは、単純ベイズや SVM などのいくつかの標準アルゴリズムを実行して、それらがどれだけうまく機能したかを確認することもできます。明らかに、独自の実装は同様に実行する必要があります。
残念ながら、どちらも機械学習 (つまり、分類と回帰) に重点を置いています。教師なしドメイン、クラスタリング、外れ値検出はほとんどありません。ラベル付けされていないデータでは、ローカルで評価することさえ困難になるため、あらゆる種類のオンライン審査を行うことはほとんど解決されません. できることは、大部分が 1 クラスの分類であるか、アルゴリズムを実行する前にラベルを取り除くだけです。