第52回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 52nd )ー機械学習活用 祭りーを開催しました - hamadakoichi blog
2016/3/26 "第52回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 52nd ) ー機械学習活用 祭りー" を開催しました。 第52回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 52nd ) ー機械学習活用 祭りーEventbrite Google グループ 会場提供して下さったFreakOutさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧 参加者セキココ：第52回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB
Mining of Massive Datasets
Download the latest version of the book as a single big PDF file (603 pages, 3.6 MB). The Errata for the third edition of the book: HTML. Download slides (PPT) in French: Chapter 4, Chapter 5, Chapter 8, Chapter 9, Chapter 10. Courtesy of Richard Khoury. Note to the users of provided slides: We would be delighted if you found this our material useful in giving your own lectures. Feel free to use t
アソシエーション分析（あそしえーしょんぶんせき）
POSデータ（注1）などの巨大なデータベースから、価値あるアソシエーション・ルール（注2）を抽出するデータマイニング（注3）・テクニック。マーケットバスケット分析（注4）に利用される。 アソシエーション・ルール抽出（association rule extraction）、アソシエーション・ルール・マイニング（association rule mining）、アソシエーション・ルール発見（association rule discovery）などともいう。 小売業のPOSシステムでは、日々大量のトランザクションデータが生み出されている。この中には、「パンとバターを購入した取引の90％がミルクも購入している」といった法則が秘められているが、中規模の小売店舗でも商品アイテム数は数千から数万に及び、その組み合わせ（アソシエーション・ルール）は無数にある。そのため、どの組み合わせが価値ある法則であ
Mining of Massive Datasets
The book has a new Web site www.mmds.org. This page will no longer be maintained. Your browser should be automatically redirected to the new site in 10 seconds. The book has now been published by Cambridge University Press. The publisher is offering a 20% discount to anyone who buys the hardcopy Here. By agreement with the publisher, you can still download it free from this page. Cambridge Press d
DataSet - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
テスト用データ集合† アルゴリズムの比較検証に利用できるテスト用データについてまとめましょう． ID は ibis でパスワードは VC 次元の V のフルスペルです(頭だけ大文字)
エンジニア長期インターン GREE Studio 2010 5日目 | GREE Engineering
前回に引き続き、井上が書かせていただきます。 GREE Studio 2010 5日目の講義内容はデータマイニングエンジニア、moritaさんによる「データマイニング」。業務のログ解析において用いられるデータマイニングの内容です。前回はレポート形式でしたが、今回はもう少しエンジニアリングブログに近い形で書こうと思って頑張りました。宜しくお願いします。今回のブログの内容は、 データマイニングの基礎知識 大規模データへの挑戦 になります。後で定義しますが、ここでの「データマイニング」とはデータを取得し、集計する作業も含めてこの言葉を指すことにしています。また、解析者とはデータマイニングを行う人のことを指します。（GREEではデータマイニングエンジニアと呼ばれています。）moritaさんの講義で学んだことを自分なりに膨らましてみました。色々誤りがあると思いますが、そういった部分は（優しく）指摘し
SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo!
SBM研究会で"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"という発表を行いましたが、そのスライドを置いておきます。 ・[2008/7/21 22:43 version final] ・http://www.slideshare.net/rawwell/sbm-presentation #リンク切れしていたので、どなたかがSlideshareにアップしたものにリンクw Change Logs ・2010/8/23 リンク切れを解決 ・2008/7/21 22:43 version final 初版の2倍以上にスライドを増やした。また、"個人による高性能データマイニング"の話を追加した。 ・2008/7/16 23:45 version 1.1 TF-IDFの説明が間違っているとの指摘を受け、説明部分を修正 ・2008/7/12 23:53 version 1 公開 SBM研究会の体験記
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
無題ドキュメント
６．１ アプリオリアルゴリズム アイテム1つずつを候補アイテム集合C1(ルールとして抽出される候補)と呼び、 全データベースを検索して各候補アイテム集合C1の出現回数をカウントし 支持度を計算する。 各候補アイテム集合C1について、ユーザの定めた基準である最小支持度以上の 支持度を持つものをラージアイテム集合L1と呼ぶ。 ラージアイテム集合Ｌ1同士を組み合わせたものを新しく候補アイテム集合C2として 出現回数をカウントし支持度を計算する。 2.と3.の処理をｋ回繰り返し、候補アイテム集合Ckが空集合になったところでストップする。 各パスにおいてのラージアイテム集合を出力とする。 図１ アプリオリアルゴリズムの例 ＜a prioriとは？＞ このアルゴリズムのポイントはラージアイテム集合同士を組み合わせる所にある。 図１のラージアイテム集合L2から候補
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
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