第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th) を開催しました −1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り− - hamadakoichi blog
2011/02/27 "第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り−"を開催しました。 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめ、参加者の声です。 AGENDA： ■10回開催記念トーク： 1. 「データマイニング+WEB〜データマイニング・機械学習活用による継続進化〜」 (発表40分
5を切り上げるか切り捨てるか（数値の丸め） - 技術系サラリーマンの交差点
「図解入門 よくわかる最新分析化学の基本と仕組み」に対していただいたコメントが10ほどになりました。本を読んでいない人にもわかるように、一つずつこのブログで補足説明をしていこうと思います。 比較的単純なテーマから。今回は数値の丸めについて。 普通の四捨五入 「丸め」というのは、測定値などの最後の何桁かを切り捨てたり切り上げたりして少ない桁数の数値にする操作です。誰でも小学校で教わる「四捨五入」は丸めの一法です。四捨五入では、丸める桁の数字が4以下なら切り捨て、5以上なら切り上げ、0ならそのまま・・・ですね。 JIS Z 8401の規則A ところが、四捨五入では困ったことがあります。それは、多数の数値を四捨五入によって丸めた場合、平均するとわずかに正の誤差が生じることです。 なぜなら、切り捨てられるのが1,2,3,4の4個、切り上げられるのが5,6,7,8,9の5個の数字なので、全体として切
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
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