KDD'16に文法圧縮されたデータ行列上でのPLS回帰のモデル学習に関する論文が採択 - Yasuo Tabeiの日記
データマイニング分野のトップの国際会議KDD’16に以下の論文が採択されました. Y.Tabei, H.Saigo, Y.Yamanishi, S.J.Puglisi: Scalable partial least squares regression on grammar-compressed data matrices, accepted to KDD’16 内容は, PLS回帰モデルの入力となるデータ行列を文法圧縮してその上でスケーラブルにモデル学習するというものです. 機械学習法の殆の入力はデータ行列とそのラベル列です. 機械学習には, データ行列がメモリーの大半を占める機械学習アルゴリズムが存在して, もし, データ行列を圧縮して学習することができれば, 入力が巨大な行列でもメモリー効率良くモデル学習を行なうことができます.PLS回帰モデルにはそのような学習アルゴリズムが存在して
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出rdfスクレイピングWikipediaSPARQLdbpedia みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェック
第42回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 42nd ) −深層学習・表現学習 徹底活用 祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
第42回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 42nd ) −深層学習・表現学習 徹底活用 祭り− Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった FreakOut 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。 参加者ID・バックグラウンド一覧 参加者Twitter List : tokyowebmining-42 参加者セキココ：第42回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB＠東京 につ
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
パターン認識に関する公開プログラム
宇野毅明と有村博紀による公開プログラム（コード） このページでは、公開しているプログラムのコードがダウンロードできます。主に、列挙アルゴリズムやデータマイニングに関するものです。全て、宇野毅明、あるいは、良く一緒に研究をしてお世話になっている北海道大学の有村博紀先生によって作られたものです。各プログラムに使用言語とコード作成者が書いてありますので、質問、あるいはバグの報告などは、作成者にご連絡ください。宇野毅明は uno@nii.ac.jp、有村博紀先生は arim@ist.hokudai.ac.jp です。 !!! コードの最近のバージョンに、マッキントッシュのフォーマットではエラーが出るというバグがありました。現行バージョンではこのバグは治っています。 LCM (Linear time Closed itemset Miner) ver.2 (C言語、宇野毅明) [文献 1]
データ解析のエキスパートに。データマイニングをビジュアル的に行う「Orange」 - MOONGIFT|オープンソース・ソフトウェア紹介を軸としたITエンジニア、Webデザイナー向けブログ
Orangeは統計の設計をビジュアル的に行うことが出来るソフトウェア。 OrangeはWindows/Mac OSX/Linux用のオープンソース・ソフトウェア。マーケティングやシステムの解析を行う際にはデータを並べ替えたりグルーピングしたりしてそこから何らかの法則を見いだしていく。その結果は表であったりグラフとして現される。 設計画面 数字を眺めているだけでは分からなかった法則がビジュアル化することによって見いだせる可能性がある。そのためには様々な角度から抽出したデータを組み合わせなければならない。その補助となるソフトウェアがOrangeだ。 Orangeはデータを様々な統計的手法および解析を通じて分析し、グラフに表示するソフトウェアだ。面白いのは各解析機能がコンポーネント化されており、ドラッグアンドドロップとインプットとアウトプットを結びつけることで関連性を定義できる点だろう。 コンポ
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