Orange Data Mining
Data Mining Fruitful and FunOpen source machine learning and data visualization. Download Orange 3.37.0 May 30, 2024 Document embeddings vs. Bag of wordsWhen to use document embeddings instead of a bag of words. May 14, 2024 Orange Data Mining uses the fastest t-SNE implementation in PythonJournal of Statistical Software published a paper describing our state-of-the-art implementation openTSNE. Ap
NLTK :: Natural Language Toolkit
Natural Language Toolkit¶ NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an ac
情報処理学会 コンピュータと教育研究会 - IPSJ SIGCE
2024-03-19 研究発表会 175回研究発表会 2024-03-17 情報処理学会 コンピュータと教育研究会 2024-03-11 174回研究発表会 2024-03-10 過去の研究発表会 2024-02-16 173回研究発表会 2024-02-13 研究発表会/LA 2024-02-09 メーリングリスト 2024-02-06 SSS2024 2024-02-05 情報教育シンポジウム このページの各種権利について § 本ページの著作権は、情報処理学会 コンピュータと教育研究会が所有します。 本ページの掲示責任者は、情報処理学会 コンピュータと教育研究会です。 本 URL は公開されています。本 URL への link には許可は不要です。 御質問は、 webサイト管理人 ( kanemune あっと acm.org ) までお願いします。 © 1998-2020 IPSJ S
自己組織化マップ・チュートリアル | Mindware Research Institute
Kohonenの自己組織化マップ（SOM: Self-Organizing Maps）は、標準的なデータサイエンス手法の1つとしてよく知られております。ただし、ここで述べるSOMテクノロジーの効用を発揮するには、高度なソフトウェアの実装が必要となります。Viscovery Software GmbH（本社・ウィーン）は1990年代から世界に先駆けて、実用的なSOMテクノロジーを開発し、日本では2000年からマインドウエア総研が提供しております。一般的な教科書や解説書に記述されているSOMでは、ここに述べるような実用性は実現できませんので、その点をご了承ください。 大規模データの分布のトポロジーを保持しながら、 コンパクトに圧縮した要約版を作成し、 素早く類似データを照合するインタフェースとして動作し、 データ分析やモデリング、モデルの実行を拡張・統合・支援する。 というもので、これを単体で
リアルタイムなHadoop？ 「Real-Time MapReduce」を実現するS4、オープンソースとしてYahoo!が公開 － Publickey
米Yahoo!は、大規模データの分散処理を実現するMapReduceをリアルタイムに行うソフトウェア「S4」を、オープンソースとして公開しました。 MapReduceを実行するソフトウェアとして、オープンソースの「Hadoop」がありますが、Hadoopはあらかじめジョブを定義して投入するバッチ処理を前提としていました。 S4は、データをキーとバリューのペアで構成されるストリームデータとして非同期に受け取ることができ、処理結果もキーバリューのペアで構成されたストリームデータとして出力するようになっているとのこと。 この非同期なストリームデータによる入出力が、リアルタイムなMapReduceを実現するフレームワークとしてのS4の特徴といえます。 リアルタイムなMapReduceで何ができる？ リアルタイムなMapReduceにはどのような用途が考えられるのでしょうか？ S4の公開を表明したY
Javaで軽快に使える「軽量フレームワーク」特集 ～本格的なRoRスタイルフレームワーク「Play!」（1）
はじめに 今やWebのフレームワークと言えば、そのほとんどが「RoRタイプ」です。RoR（Ruby on Rails）がWebの開発に与えた影響は非常に大きく、その後生まれたフレームワークの多くがその影響を受けています。 しかし、Javaの世界に関しては、RoRはなぜか素通りしてしまいました。既にStrutsというデファクトスタンダードがあったために新しいMVCフレームワークが割り込む余地があまりなかったのか、あるいはLL（ライトウェイト）言語でないとRoRなスタイルは作りにくかったのか。ともあれ、その後、長い間、Javaでは「いわゆるRoRタイプ」と言えるフレームワークは登場しませんでした。 その流れを変えたのは、Groovyです。Groovyの登場により、JavaでもLL言語のような小回りの聞くコーディングが可能となりました。そのおかげで、ようやくJavaの世界にも遅まきながら新しい世
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