IT系勉強会への参加者の意識：ナレッジ！？情報共有・・・永遠の課題への挑戦：オルタナティブ・ブログ
以前にもちょっと書いたが今後のIT業界の発展の為には最近盛んなIT系の自主勉強会を公的に支援して活性化させてはどうかというアイデアのプロジェクトを知り合いが担当している。 その一環としてこういった勉強会に参加している人の意識を掴もうと、12/6開催の第2回ソーシャルブックマーク研究会の出席者の方からアンケートを採ったそうだ。このイベントの主催者である西谷さんとも相談をしてこういうアンケートは珍しいので公開＆共有した方が良いということになったので、ここで私から紹介させて貰う。 集計結果はslideshareに上げさせて頂いた（ダウンロードも可能） この集計結果については広くいろんな意見を聞きたいのでコメントやトラックバックとか、あるいははてブとかで意見を是非お願いしたい。 一応今のところ私が注目しているポイントは以下である。 （Q1）こうした外部コミュニティへの参加履歴はかなり長く、半数以上
第2回SBM研究会アンケート結果 - なにかのまねごと
お待たせしました。第2回SBM研究会アンケート結果を公開いたします。回答数は82名です。ただ、回答：その他のコメントや自由記述の設問5に関しましては、匿名とはいえ勝手に公開してもよいものか、中には完全に匿名性を保てるとは言いがたいものもありまして、これらにつきましては公開を遠慮させていただきたいと思います。申し訳ありません。 アンケート結果は以下のページにて参照できます。 http://spreadsheets.google.com/pub?key=pl7bdBX-KPXD6LDlx6R9dHA アンケートに協力して下さった皆様、重ね重ねありがとうございました。 【ululunさんのご指摘を受け追記】 このアンケート結果は、引用や転載など、ご自由にご利用ください。しかしながら、第2回SBM研究会への参加者の方々のご厚意によるものだと言うことだけはしっかりと明記の上、お願いいたします。
「膨大なデータを分析して見えてくること」ニコニコ動画データ分析研究発表会
日本最大の動画投稿サービス「ニコニコ動画」は、動画上を流れるコメントや、自由に編集できるタグ機能といった特徴を持ち、単なる動画共有サービスにとどまらず、コミュニティサイトとしての側面も持つ。多くの人がアクセスする中で「アイドルマスター」「初音ミク（VOCALOID）」「東方プロジェクト」など、いろいろなムーブメントが生まれてきた。 今も毎日多くの動画が投稿されており、各動画は「再生数」「コメント数」「マイリスト数」などの情報がわかるようになっている。すでに投稿動画数は200万本を超えるが、これら膨大なデータを分析することで、どんな現象やコミュニケーションが起きているのかを明らかにしようとするのが今回の発表会の目的である。 分析する際の2つの障壁 独自にデータ収集が必要であること しかし、そもそもニコニコ動画自体はデータを分析しやすいように広く提供しているわけではない。1つ1つの動画の再生数
DO++: 海外のブログのお勧め
海外のブログでお勧めはどういうのありますかとよく聞かれるのでかいてみます。 といってもそんなないけど。 Terence Tao 非常に幅広い分野の第一線で活躍している数学者のテレンスタオ[jawiki]のブログ．ブログで毎回新しい定理を証明しちゃったり、突然、相対性理論の分かりやすい証明をしたりとすごい．コメントでの議論も丁寧． ブログで書いたのをまとめた本が出るそうですが、目次を読むとブログ本の範疇をこえてる・・ natural language processing blog 自然言語処理ではたぶん一番有名なブログ. による．いろいろな手法の解説から現在ある問題（自然言語処理以外にもアカデミック的な問題とかも含め）．守備範囲が大体私と似ていて読んでいて楽しい．ちなみにHal Daumeはハスケラーで、そこそこ有名なhaskel tutorialかいてたりする Google Resear
κ 統計量（ 一致率の検定 ）
$\kappa$ 統計量（ 一致率の検定 ） Last modified: Nov 07, 2002 二人の評定者の判定結果がどの程度一致しているかを表す指標と，一致率に関する検定と推定を行う。 例題： 「二人の評定者が判定した結果が表 1 のようにまとめられた。評定が同じかどうか検定しなさい。」
机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新： 2008年 8月 27日 (水曜日) 15時35分 このページでは，国際共同研究のオープンソースなプロジェクトで開発され，GNU GPLに従って公開，配布されている高機能な統計ソフトであるRについてのTipsを扱う。 News／更新情報 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2004年2月から） 保管庫内の主なトピック：平方和(SS)｜「Rによる統計解析の基礎」（保管庫外だがサポート掲示板|正誤表）｜オッズ比 ｜1.6.0｜1.6.1｜1.6.2｜1.7.0｜1.7.1｜1.8.0 | 1.8.1｜1.9.0｜1.9.1｜2.0.0｜2.0.1｜2.1.0｜2.1.1｜2.2.0｜2.2.1｜2.3.0｜2.3.1｜2.4.0｜2.4.1｜2.5.0｜2.5.1｜2.6.0｜2.6.1｜2.6.2｜2.7.0 R News Vol.8/1公開（2008年6月5日） ●5
R を利用する
この文章は2001年に書いたもので、かなり古くなってしまいました。 現在では Rjp wiki などを参照されたほうが良いと思います。 R はベル研究所で開発された S 言語に基づいたデータ解析用の環境で、 自由なソフト、オープンソースウェアとして公開されています。 商用ソフトと同様な統計式を使用できます。Unix, Macintosh, Windows のどれでも動きます。 ここでは詳しい説明ははぶくので、R に確実に入門するには CRAN のAn Introduction to R CRAN:Manuals 、あるいはその日本語訳 統計言語 R の関連ドキュメントの和訳 を読むことをおすすめします。 もちろん、データの扱いをすべて R に頼るというわけではないので perl などによるテキストデータの扱いに慣れていることも Unix 上でデータ解析をするのに必要でしょう。 データ解析
Rtips. Revival 2014!
Rtips. Revival 2014! Paul E. Johnson <pauljohn @ ku.edu> The original Rtips started in 1999. It became difficult to update because of limitations in the software with which it was created. Now I know more about R, and have decided to wade in again. In January, 2012, I took the FaqManager HTML output and converted it to LaTeX with the excellent open source program pandoc, and from there I’ve been e
RjpWiki - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム 《R》 に関する情報交換を目的とした Wiki です † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行したときの結果を入力します。パスワード欄には何も入力しないままでOkです。 Rを起動して、文字がた
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
R の日本語文章の pdf 版
R の日本語文章 (pdf 版) このディレクトリに置いてある pdf ファイルは、間瀬先生の R に 関するホームページからたどれる dvi ファイルを元に作ら れています。詳しくはそちらをご覧下さい。 pdf 化に際しては、dvipdfm を利用しています。不都合などあり ましたら森までお知らせ下さい。 R-admin-jp.v15.pdf R-data-jp.v15.pdf R-exts.jp.pdf R-intro-170.jp.pdf R-intro-jp.170.pdf R-intro.jp.pdf R-lang.jp.v110.pdf 森 厚 ( Atsushi Mori ) mori@buran.u-gakugei.ac.jp
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
Chubo's Web Site 坪田博美のWebサイト - FrontPage - Chubo's Web Site 坪田博美のホームページ
2016-10-05 MenuBar 2016-09-21 NJKの鉛筆削り 2016-03-17 迷惑電話一覧 2016-02-21 FrontPage S-PLUS S 2014-06-18 自己紹介 2014-04-23 研究業績 2013-03-28 データのダウンロード 2011-10-20 魚の煮汁 2011-09-02 Fox メモ・雑文 2011-03-12 ポスター印刷のヒント PDFをグレースケールへの変換 2010-12-14 実習/生物情報処理 ■Wiki形式でのページを2005年1月26日に開始しました． ■リンクはフリーですが，メールでお知らせいただければ幸いです． ■ご意見・ご感想・その他のお問い合わせがございましたら mailto:chubo@hiroshima-u.ac.jp までどうぞ． Online:
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
