論文コーパスの次元圧縮とLDAによるトピックの関係の可視化 - xiangze's sparse blog
機械学習の方法として教師なし学習で得られた量を特徴量として教師あり学習で使うという方法があります。 OnlineNewsPopularityの列の中にもLDAで推定されたトピックがあるようです。文書データもOnlineNewsPopularityと同じようにLDAで得られた量を使って機械的に分類が可能かと思われます。 そこで例としてNIPS論文の全文に対して各論文の語の頻度が作るベクトルをSVDとt-SNEを用いて２次元に圧縮した場合にきれいに分離されるかを見てみたのですが、うまくいきませんでした。mathutils.corpus2cscを用いたgensimでの疎行列の扱い方、scikit.learnとの連携の例として挙げます。更なる解析の試みとしてはword2vecの使用などが挙げられるかも知れません。 gist.github.com トピック数10としてトピック間の関係を多次元尺度法を
サイバーエージェント、東大とデータマイニング技術における共同研究開始
サイバーエージェントは9月13日、同社が提供するサービスのデータ解析やデータマイニングなどを行う研究開発組織「秋葉原ラボ」が、東京大学准教授 鳥海不二夫氏とデータマイニング技術における共同研究を開始したと発表した。 2011年4月1日に開設した「秋葉原ラボ」は、大規模なデータ解析やデータマイニング、自然言語処理、機械学習などを専門とする研究開発エンジニア、そして分散システムや検索などに携わるエンジニアが在籍する研究開発組織。ここでは、大規模データ基盤を構築・開発し、検索・機械学習・データマイニングの技術を活用することで、サービスの利便性向上、サービスの健全化、サービスの改善を図っている。 鳥海不二夫氏は、人工知能・データマイニング・計算社会科学分野などの分野で活躍する研究者。 両者の共同研究の結果は、サイバーエージェントが提供する「アメーバブログ」やゲーム、AbemaTVが運営するインター
株式会社SUPINFの記事一覧│【BeaTRIBES Fit】見積依頼・発注先探しのビジネスマッチングサイト
こんにちは。SUPINFのポメでございます。早くも2年目です。 しばらくスマホアプリに携わっておりましたので、今回はスマホアプリのお話です。 クロスプラットフォームの憂鬱 有名なアプリの殆どはiOSにもA...
5ドルで買える「Raspberry Pi Zero」はオーディオ機器として使えるか？（後編） (1/3) - Phile-web
2015年11月に5ドル／4英ポンドという驚きの安さで登場したコンパクトサイズのRaspberry Pi「Zero」。SoCは初代Raspberry Piと同じで性能は劣るが、クロックは1GHz、メモリは512MBとオーディオ再生には十分な機能を備えた新製品だ。しかし、USBポートの少なさやハンダ付け作業など難点もある。前編に続き、今回の後編では「Zero」を実際にオーディオ機として仕上げる工程と試聴結果を紹介する。 ■案外楽しいハンダ付け 前回述べたとおり、「Raspberry Pi Zero」（以下、Zero）は汎用ポートのGPIOを利用できるがオプション扱いとされ、ピン部分は自力でハンダ付けせねばならない。PCM5102A搭載のDACボード「PHAT DAC」も、サイズからしてZeroを意識しているためか（Raspberry Pi 2/3でも利用できる）、ハンダ付けが必須だ。 実をい
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