Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)
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大森ベルポートの Nifty さんにて行われた第8回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 ( #TokyoWebmining #8) -大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り- : ATNDにのこのこ参加してきました。主催の @hamadakoichi さん始め、発表者・参加者各位、そして本当に本当に遅い時間*1まで会場提供して下さった Nifty のみなさん、お疲れ様でした&ありがとうございました。 mahout の予習をしていくつもりだったけど、セットアップだけで終了。 1. Mahout0.4 Frequent Pattern Mining - スケーラブルなパターン抽出- (@karubi さん) 頻出パターン抽出の一手法 FP-Growth を mahout で利用、mahout 簡単だよ、かわいいよ! という話。 セットアップしてた mahout にて、小さいデータを fpg
The Google Public Data Explorer makes large datasets easy to explore, visualize and communicate. As the charts and maps animate over time, the changes in the world become easier to understand. You don't have to be a data expert to navigate between different views, make your own comparisons, and share your findings.
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