リクルート式Hadoopの使い方
リクルート式Hadoopの使い方 - Presentation Transcript リクルート式Hadoopの使い方 株式会社リクルートMIT システム基盤推進室インフラソリューショングループ石川 信行 はじめに・・・ □名前 石川 信行 （ ground_beetle） □出身 福島県 いわき市 □経歴 ・2009年リクルート新卒入社 ・営業支援システムのコーダー（java）、DBAとして参加。 ・JavascriptのLibであるSenchaを用いたスマホサイト開発 ・現Hadoop推進担当 □趣味 ・外国産カブト虫飼育 ・スキューバダイビング ・海水魚飼育 リクルートの組織体制について 旅行C 営業 企画 自動車C 営業 企画 住宅C 営業 企画 MIT United 事業担当MIT 事業担当MIT 事業担当MIT ・マーケティング・分析チーム ・インフラ基盤チーム
レコメンデーション（協調フィルタリング）の基礎
データマイニング+WEB勉強会 第３回（2010/04/17）でのオープニングトークです。「OpeningTalk - 創設の思い・目的・方針」 hamadakoichi 濱田晃一。 途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、15分の講義を行いました
Perl で MapReduce - Mahout Frequent Pattern Mining Data - - hamadakoichi blog
最近、Perl も書き始めてみたので、Hadoop 上で分散実行できる Perl での MapReduce 実装を紹介する。大規模データマイニング・機械学習のライブラリ Apache Mahout の Parallel Frequent Pattern Mining の入力データを生成する Perl MapReduce 実装の紹介。 Frequent Pattern Mining 入門 Frequent Pattern Mining (Association Analysis )は、隠されたルールパターンを抽出するアルゴリズム。有名な例としては、1992年のウォルマートのクリスマス商戦で「おむつを買った人は半ダースのビールを買う可能性が最も高い」という頻出ルールを抽出し、商品陳列に活かした売上向上した事例。 入門資料： 第５回R勉強会＠東京 で話してきた - 「R言語によるアソシエーション
Modeling with Hadoop kdd2011
This document discusses modeling algorithms using the MapReduce framework. It outlines types of learning that can be done in MapReduce, including parallel training of models, ensemble methods, and distributed algorithms that fit the statistical query model (SQM). Specific algorithms that can be implemented in MapReduce are discussed, such as linear regression, naive Bayes, logistic regression, and
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Using Hive for Mahout Experimentation
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