データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-A1101-03 Linked Data作成支援ツールの現状と課題 Current issues of software tools to create Linked Data 加藤 文彦 1∗ 1 国立情報学研究所 1 National Institute of Informatics Abstract: The We
人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-A1101-03 Linked Data作成支援ツールの現状と課題 Current issues of software tools to create Linked Data 加藤 文彦 1∗ 1 国立情報学研究所 1 National Institute of Informatics Abstract: The Web of Linked Data has been growing and already contained hundreds of inter- connected data sources. An easy way to transform various raw data into Linked Data to publish and link to existing data sources would be needed
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筑波大学大学院システム情報工学研究科 社会工学専攻
新たな、よりよい時代を切り拓く「誰か」になる そのための大学院として、“つくばの社工”には社会工学専攻があります。 科学の街・つくばで、未来構想のための工学を学んでみませんか？
博論は宝の山／テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう
物事の調べ方にはいろいろあるが、新しいトピックだと、なかなか適当な文献が見当たらないことも多い。 先日も書いたが、本に載っているのは「最新」の情報ではない。書いたものが本になるまでには、かなりの時間がかかるのだ。 さて、研究は「早い者勝ち」の世界だから、誰も手をつけてないことか、まだあまり手がつけられていないことをやることになる。そのため取り扱うトピックはよりマイナーになっていく。 どマイナーなトピックなど、書いても売れないから、書店で買える書籍にはならない。では、それはどこにあるか？ 答：博士論文にある。 新しく、いっぱしの研究者になろうとする者が書く博士論文。 新参者が、すでに分厚い先行研究がある（その業界では）メジャーなトピックにチャレンジしようというのは、これまでの蓄積をひっくり返せる何年に一度出るか出ないかという実力者か、単なる勘違い野郎である。 もっと慎ましやかな庶民研究者は、
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https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1255175.1255181
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