ソーシャルネットワーク上の伝搬法則の数理 - hamadakoichi blog
ソーシャルネットワーク上の情報拡散、病気感染の伝搬、などの複雑ネットワーク上の伝搬現象。これら現象の伝搬法則は共通の数理法則により記述され、その方程式を各状況に合わせ適用することにより様々のネットワーク上の伝搬現象を記述・予測することができます。 その数理法則を身につけて各ソーシャルネットワークでの伝搬へ応用できるようにするためには実際に数式展開していくのが一番なのですが、書籍では詳細を触れられていないなく初学者の方はフォローしづらい現状があります。今回、それらの数理展開が追えるように途中計算も記述した計算ノートを公開します（複雑ネットワークセミナーで話した 複雑ネットワーク―基礎から応用まで 第10章(最終章)の内容の数理展開です)。 複雑ネットワーク上の伝搬法則の数理 from Koichi Hamada 書籍 複雑ネットワーク―基礎から応用まで 作者: 増田直紀,今野紀雄出版社/メー
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
Mahout: Canopy and K-means Clustering - hamadakoichi blog
MahoutのCanopyとK-Meansを用い、Canopy生成しCanopy Centroidを用いたK-Means Clustering実行できる Driverの実装法を解説します。次のようなコマンドライン呼び出しで、質の良い Canopy+K-Meansの一連のClusteringの手続きを実行できます。以下では、org.apache.mahout.clustering.canopykmeans packageを作り、追加実装しコンパイルしたJobファイルを $MAHOUT_HOME/bin/mahout-core-0.4-job.jar に置いています。MahoutのVersionは最新の0.4です。 実行例 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $MAHOUT_HOME/bin/mahout-core-0.4-job.jar \ org.apache.maho
「R言語による Random Forest 徹底入門−集団学習による分類・予測−」− #TokyoR #11 で講師をしてきました - hamadakoichi blog
2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。 Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。 双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11View more presentations from Koichi Hamada. 隠れ Random Forest 祭り 今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC
R言語プログラミング： クラスター分析 - 階層的クラスタリング - hamadakoichi blog
第２回データマイニング+WEB勉強会＠東京の「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」の内容に関する、ソースコードも以下に記載します。 ※記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、貼り付けそのまま実行可能です。(Rのインストール・環境設定はこちらで、RをEclipseで実行するための方法はこちら) 講義の全体内容・構成は次をご覧下さい。 ・R勉強会： 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析- ・Slideshare:はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 クラスター分析と評価 エントロピー(Entropy)と純度(Purity)の算出関数 #関数：エントロピー(Entropy)算出, ct:クロス集計表 calcEntr
R を Eclipse で使う - hamadakoichi blog
Open Source の統計解析・データマイニング環境である R。 R を Eclipse で使用するための環境構築法、使用方法を以下に紹介する。 参考：A guide to Eclipse and the R plug-in StatET (Longhow Lam, PDF) ※ここでは、R 2.10.1, Eclipse 3.4.2 を例に挙げる。 R, Eclipse のインストール 1.R のインストール・環境設定： R のインストール・環境設定 2.Eclipseのインストール： Eclipse.org: http://www.eclipse.org/ Pleiades (All in One Eclipse) :http://mergedoc.sourceforge.jp/ Eclipse にR plug-inのインストール 1. Eclipseを起動。 2. Help ->
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