第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 16th)−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2011/11/27 "第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り−"を開催しました。 第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 16th)−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、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。会場参加、USTREAM参加ともに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： 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勉強会＠東京 について」(15分) 講師 ： id:hamadakoic
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
機械学習 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
機械学習とは，Arther Samuel によれば「明示的にプログラミングすることなく，コンピュータに行動させるようにする科学」 のことです． 歴史的には，人工知能の研究分野の中で，人間が日々の実体験から得られる情報の中から，後に再利用できそうな知識を獲得していく過程を，コンピュータにおいて実現したいという動機から生じました． 現在では，数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から，規則性・パターン・知識を発見し，現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てることが目的となっています． しましまの私見に基づいて，機械学習の各種の問題を整理しました． ↑ 他分野との関連† 確率論：機械学習で扱うデータは，いろいろな不確定要素の影響を受けており，こうして生じた曖昧さを扱うために利用されます． 統計：観測されたデータを処理する手法として長く研究されてきたため深い関連があります．特
転職（失敗）しました - あんちべ！
テキストマイニング、自然言語処理をしたいという強い思いから転職活動をした…ら失敗しました。以下、転職（失敗）活動経緯をまとめます。また、今回作成した履歴書と職務経歴書を公開致します。私自身初めての転職活動であり、職務経歴書を書いた経験が無いため苦労しました。拙いものですが、何かご参考になるようでしたら幸いです。履歴書 職務経歴書 ・2009年入社前後経済学科でテキストマイニングや社会ネットワーク理論などを研究し、コミュニケーション活性化などに興味を持つ。それを活かしてSNS系のベンチャー行くか大企業行くか迷うが、ベンチャーは実力さえあれば今でなくても行ける、大企業は新卒のレールに乗らないとまず入れない。大企業特有の「大規模な資金・頭数を、牛のような腰の重さでマネジメント」する機会は新卒の今しかないと思い、最初は大企業で学ぼうと現職を選択。 ・2010年不自然言語処理コンテストに出たり、no
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