H2OのRパッケージ{h2o}でお手軽にDeep Learningを実践してみる(3)：MNISTデータの分類結果を他の分類器と比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

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H2OのRパッケージ{h2o}でお手軽にDeep Learningを実践してみる(3)：MNISTデータの分類結果を他の分類器と比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

さて、折角Deep Learningなんて使うんだったらもうちょっと面白いデータでやってみようよ！ということで... さて、折角Deep Learningなんて使うんだったらもうちょっと面白いデータでやってみようよ！ということで、多次元データの代表たるMNIST手書き文字データ*1を使って試してみようかと思います。で、MNISTデータなんですが真面目に取ってこようとするとえらく大変なので、前処理済みのものをKaggleからもらってきます。もちろんKaggle側の前処理の過程で失われている情報もあるかもしれませんが、今回はそんなところまで目くじら立てても仕方ないので放っておきます。なので必然的に1次元方向に特徴量を並べただけの素性でやることになるので、例えばConvNetsみたいなことは今回は想定しません。悪しからずご了承を。 MNIST手書き文字データについて PRMLのAppendix Aでも紹介されている、非常に有名な機械学習分類器向けのサンプルデータセットです。 Description - Di

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wakuteka2015/06/25

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