GitHub - milvus-io/milvus: A cloud-native vector database, storage for next generation AI applications
Milvus is an open-source vector database built to power embedding similarity search and AI applications. Milvus makes unstructured data search more accessible, and provides a consistent user experience regardless of the deployment environment. Milvus 2.0 is a cloud-native vector database with storage and computation separated by design. All components in this refactored version of Milvus are state
BigQuery enterprise data warehouse
Google is named a leader in The Forrester Wave™: Data Lakehouses Q2 2024 report. BigQuery is a fully managed, AI-ready data analytics platform that helps you maximize value from your data and is designed to be multi-engine, multi-format, and multi-cloud. Store 10 GiB of data and run up to 1 TiB of queries for free per month. New customers also get $300 in free credits to try BigQuery and other Goo
Taming data | MIT CSAIL
The age of big data has seen a host of new techniques for analyzing large data sets. But before any of those techniques can be applied, the target data has to be aggregated, organized, and cleaned up. That turns out to be a shockingly time-consuming task. In a 2016 survey, 80 data scientists told the company CrowdFlower that, on average, they spent 80 percent of their time collecting and organizin
Succinct Data Structures for Data Mining
Succinct Data Structures for Data Mining Rajeev Raman University of Leicester ALSIP 2014, Tainan Introduction Compressed Data Structuring Data Structures Applications Libraries End Overview Introduction Compressed Data Structuring Data Structures Applications Libraries End Introduction Compressed Data Structuring Data Structures Applications Libraries End Big Data vs. big data • Big Data: 10s of T
高次元データの外れ値検出 - sfchaos's blog
高次元データの外れ値検出についてのメモ． 高次元データと次元の呪い 次元が大きくなるほど，点の間の距離は均一になっていく． 例として，2000個の点の各座標を一様乱数で発生させて，次元を変えながら点の間の距離の平均値，最大値，最小値，平均値±1σ，平均値±2σをみてみよう． library(ggplot2) set.seed(123) # 次元のリスト dims <- c(1:9, 10*(1:9), 100*(1:10)) # 算出する統計量 stats <- c("min", "mean-sd", "mean", "mean+sd", "max") # 発生させる点の個数 N <- 2000 # 各次元に対して算出した統計量を格納する行列 ans <- matrix(NA, length(dims), length(stats), dimnames=list(dims, stats))
冗長性が低く重要度の高いパターンの抽出(1) - sfchaos's blog
パターンマイニングはデータマイニングを代表する手法の一つで，特にアソシエーションルールを適用した「ビールとおむつ」などの例が有名です． 最近は，Rなどのデータ分析ツールでもAprioriやEclat(頻出パターンマイニング), CSPADE(系列パターンマイニング)等のアルゴリズムを実行するライブラリが提供されており，パターンマイニングを実行することの障壁は比較的低くなっています． パターンマイニングでは，一般的に膨大な数のパターンが抽出されます．この事象はアイテムの組み合わせや順列の数が膨大になることに起因しており，少量のトランザクションから大量のパターンが抽出されることも決して珍しくありません*1．このような背景の下，パターンマイニングで抽出されたパターンから重要なパターンを抽出することは，大きな技術的課題の一つだと言えるでしょう． 抽出したパターンは膨大な数に 以上で説明したことを実
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
Counting Clusters - Edwin Chen's Blog
Given a set of datapoints, we often want to know how many clusters the datapoints form. The gap statistic and the prediction strength are two practical algorithms for choosing the number of clusters. Gap Statistic The gap statistic algorithm works as follows: For each i from 1 up to some maximum number of clusters, Run a k-means algorithm on the original dataset to find i clusters, and sum the dis
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GitHub - shivin9/CAC: A Clustering Based Classification Algorithm
GitHub - trungdq88/logmine: A log pattern analyzer CLI
GitHub - kakao/n2: TOROS N2 - lightweight approximate Nearest Neighbor library which runs fast even with large datasets
GitHub - DwangoMediaVillage/pqkmeans: Fast and memory-efficient clustering
GitHub - facebookresearch/faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
DeepQ Open AI Platform
GitHub - hillbig/redsvd: Automatically exported from code.google.com/p/redsvd
GitHub - fujimizu/bayon: a simple and fast clustering tool
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
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Mizan
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