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Introducing practical and robust anomaly detection in a time series
Introducing practical and robust anomaly detection in a time series Both last year and this year, we saw a spike in the number of photos uploaded to Twitter on Christmas Eve, Christmas and New Year’s Eve (in other words, an anomaly occurred in the corresponding time series). Today, we’re announcing AnomalyDetection, our open-source R package that automatically detects anomalies like these in big d
Rによるtwitterテキストマイニング 〜テキストに対する学習とは〜 - あんちべ！
あんちべのすべらない話〜俺のツイートがこんなにウケないはずがない〜 View more presentations from AntiBayesian自分のtweetがウケるか滑るかをpostする前にrandomForestで判別してみよう！ LTは制限時間10分だったため、詳細は意図的に省きました。本記事では皆さんにも実践頂けるよう、学習データの作り方についてスライドより詳しく説明したいと思います。 ●そもそも「学習する」とは？今回の目的は、自分のツイートがfav(面白い), non(普通)のどちらになるか分類することです。そのためには「favになるツイートはどのような特徴を持っているか？」を明らかにしなければなりません。特徴が明らかになっていれば、・このツイートはfavの特徴を強く持っている→favに分類・このツイートはfavの特徴を殆ど持っていない→nonに分類というモデルを作成可能
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