分析技術とビジネスインテリジェンス
20128月3 Python：決定木の作成 Pythonを用いたデータマイニング事例として決定木の作成をまとめる。 これまでの事例は、ある変数とある変数の一対関係が中心だった。それに対し本手法は、ある目的変数に対し複数の説明変数がどのように組み合わさった関係があるのかを探索するための手法である。 決定木の強み•弱みは以下のページが参考になる。 http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 上記ページはpythonのデータマイニングライブラリのscikit-learnのもので、 機能の多様さでいえばこれが一番良さそうに感じる。 ただし、結果の可視化方法まで含めた調査がスムースにいかなかったため、 機能の数はやや劣るが内容は十分にあるOrangeライブラリを用いた例を紹介したい。 scikit-learnは精度勝負の時には自由度と種類があ
集合知プログラミングが凄すぎる件について - プログラマでありたい
ようやく集合知プログラミングが届きました。まだ30分くらいざっと目を通しただけですが、これだけは言えます。自然言語処理をテーマとして扱う書籍の中で、実用度No.1です。文句なしにお勧めです。これで3,400円は安すぎます。倍の値段であっても買います。 気に入った点といえば、例えばです。２章「推薦を行う」は、所謂リコメンドエンジンをテーマにしているのですが、この方法に複数のアプローチを紹介しつつ解説しています。レコメンドエンジンの代表的な方法に強調フィルタリングというのがあるのですが、この方法は類似スコアを出す必要があります。スコアの出し方に、ユークリッド距離やピアソン相関などの例を挙げ、それぞれの長所短所を述べています。また相関の種類にもユーザ相関とアイテム相関があり、それぞれどのようなデータの時に向いているのか等を解説してくれています。ですので、複数の手法は知っていてもどちらの方が良いか
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