アニソンの歌詞から作詞家を推定する問題としてのベンチマークをやってみる - 糞糞糞ネット弁慶
目的 とりあえずどれぐらいでできるものかベンチマークとしてやってみる． 既存 ナイーブベイズ分類器の実装とか 〜畑さん/こだまさん問題〜 - naoya_t@hatenablog ナイーブベイズ分類器の実装とか（その２）〜新アルバムの楽曲で畑さん／こだまさん分類器を試してみた〜 - naoya_t@hatenablog データ 作詞家 データ数 大森祥子 126曲 森由里子 176曲 こだまさおり 187曲 くまのきよみ 200曲 畑亜貴 377曲 この5クラス分類に取り組む． 特徴量は歌詞に含まれる名詞/動詞/形容詞の頻度． モデル 普通にSVM． LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) - 睡眠不足？！を読み
データいじるのが好きだったりデータサイエンティストになりたかったりする人は「ビューティフルデータ」を今すぐ注文しましょう - 糞糞糞ネット弁慶
ビューティフルデータ (THEORY/IN/PRACTICE) 作者: Toby Segaran,Jeff Hammerbacher,堀内孝彦,真鍋加奈子,苅谷潤,小俣仁美,篠崎誠出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/02/28メディア: 大型本購入: 24人 クリック: 493回この商品を含むブログ (15件) を見る表紙のキウイ断面が正直受け入れがたいのですが，ビューティフルデータは様々な業界の人が「俺のとこではこんなイカシタシステムでこんなイカシタデータを触ってこんなイカシタ結果を出してるぜ！お前らもなんか見せてみろよ！HAHAHA！」とGAHAHAと大声で主張しているエッセイ集である．数式やコードの知識は無くても十分に楽しめるのでデータの重要性とかをアピールするための資料としてもいいはず．俺は業界人ではないし，勉強会に出席する事もほとんどないのでそういった現場の
Search shortcuts using click-through data(WSCD 09) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
Search shortcuts using click-through data 目的 Query suggestionはこれまで散々紹介しているので割愛．この論文では「似ているクエリ」を推薦するのではなく，ユーザの需要を満たしたクエリ(Successful)を推薦する． 類似度尺度 ユーザの一連のクエリ入力の課程をセッションとし，と書く．またこれ以降は省略してと書く．セッションのi番目の要素をと書く．セッションの集合をとする． 続いて，なる関数を考える．これは，セッションのi番目のクエリにおいてユーザが1つでも検索結果から何かページを開いていた場合1とする． であるならば，セッションをsatisfactoryであるとし，そうでなければunsatisfactoryとする．言い換えれば，セッションの最後のクエリでページを開いているかどうかである． なる関数を考える．これはセッションを受け取
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