追記（2016年8月22日）
{rBayesianOptimization}の使い方を間違えていて、この記事の下部では実際にはテスト誤差ではなくトレーニング誤差を評価してしまっていますorz 実際にはScore返値にholdoutを入れるのが正解です。別に{rBayesianOptimization}単体で取り上げた記事を書きましたので、正しい使い方はそちらをお読みください。
Deep Learningをだらだらと実践してみるこのシリーズ、前回は分類だったので今回は回帰でやってみようと思います。お題はUCI ML repositoryの"Online News Popularity"です。とあるサイトに掲載されたオンラインニュース記事がそれぞれどれくらいシェア（おそらくSNS類に）されたかを、様々な特徴量と合わせて収めた39644行×61列のデータセットです。
元のニュース記事が非公開である代わりに、特徴量の中には例えばLDAにかけた時の各トピックに属する確率とかsentiment analysisの結果とかも含まれていて、ある意味極めて綺麗に前処理済みのデータと見ることも出来るかと思います。いわば至れり尽くせりのデータセットですね（笑）。これをDeep Learningで回帰してやろうというのが今回の目標です。
なおいつもながらのお断りですが、この記事はあくまでも僕個人の備忘録的なMXnetの実行例メモ的な何かです。本当にちゃんとDeep Learningを実践したい方や他のTensorFlow / Chainer / Kerasなどなどでの実践例をご覧になりたい方はこんな駄文ではなく他の記事を是非ご参照くださいorz
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