Google Cloud Next 2019 in SF , BigQuery 関連発表まとめ
Google Cloud Next 2019 in SF が 4 月 9 - 11 日で開催されました。その中での BigQuery 関連の発表をまとめました。 BigQuery だけでも盛り沢山ですね。 BigQueryBigQuery では複数の関数が追加されたほか、 Partition の新しい型のサポート、定額プランがより使いやすくなるなどの発表がありました。BigQuery Storage API は BigQuery に格納されたデータのバルクでの取り出しが高速になり、projection などにも対応しています。Dataflow や Hadoop/Spark のマネージドサービスである Dataproc などでもより高速に BigQuery のデータが処理できるようになりました。これにより、 BigQuery は単なるデータウェアハウスとしてだけではなく、 BigQuery
yakmo - C++ implementation of robust, efficient alternative k-means clustering
yakmo - C++ implementation of robust, efficient alternative k-means clustering About Yakmo implements robust, efficient k-means clustering with triangular inequality [1] and smart initialization [2], while supporting alternative clustering outputs [3]. The use of the triangular inequality allows k-means to skip unnecessary distance calculations, while the smart initialization by randomized seeding
scikit-learn を使ってみる (1) - K 平均法によるクラスタリング - Qiita
前回は scikit-learn に実装されている機械学習の手法をざっくりと書いてみたのですけれども、それなりに需要がありそうなので今日から scikit-learn を使った機械学習のサンプルコードを書きつつ、その手法の理解と実践に迫ってみたいと思います。 まずは以前にもやった K 平均法によってクラスタリングをする例を挙げていきます。 K 平均法はクラスタリングの中でも基本的な手法で、シンプルで高速に動作しますし、入門にも最適です。動作についての説明は毎回おすすめしているのですがこのあたりがわかりやすいです。 クラスタリングする対象としてはやはり株価データを利用します。 株価のデータは 1. 無料で誰でも入手することができる 2. 企業の「業績」を示す指標となるリアルなデータである 3. 定量的なデータであるため分析しやすい といった特長があるため扱いやすいのです。 企業の業績と株価は
K-Means Clustering of Word2Vec on Python | WIRED IN
概要 scikit-learnのK-Means実装を使って、学習済みWord2Vecのクラスタリングを行った。 それなりに上手く、クラスタリングできていそうだった。 はじめに ACL2014で、EmbeddingsのクラスタをNER(Named Entity Recognition)に使用している論文がある1。 線形モデルには、低次元連続値の素性(特徴量)より、高次元離散値の素性が良いらしい。 この記事では、Word2Vecで学習した単語ベクトル表現(連続値)を使って、K-Meansによるクラスタリング(離散値)を行ってみる。 設定 Google Code word2vecにて公開されている、GoogleNews-vectors-negative300.bin.gzを入力に用いた。 PyPIで公開されているword2vecがTypeErrorで上手くモデルファイルをロードできなかったので、
Clustering Algorithms: From Start To State Of The Art | Toptal®
It’s not a bad time to be a Data Scientist. Serious people may find interest in you if you turn the conversation towards “Big Data”, and the rest of the party crowd will be intrigued when you mention “Artificial Intelligence” and “Machine Learning”. Even Google thinks you’re not bad, and that you’re getting even better. There are a lot of ‘smart’ algorithms that help data scientists do their wizar
nicsell: RGP domain backorder service for .de & .eu & .at domains
About nicsell Nicsell is a domain backorder service, also known as dropcatcher, that allows you to bid on several expiring domains. Due to our low starting prices and high success rate we proudly present to you the best price-performance ratio in the German region. Starting from € 10 you will already be able to participate in all our auctions and gain the chance to receive the domains you want. A
Efficient Algorithms for K-Means Clustering
Tapas Kanungo, David M. Mount, Nathan S. Netanyahu, Christine D. Piatko, Ruth Silverman, and Angela Y. Wu This is a collection of C++ procedures for performing k-means clustering based on a combination of local search and Lloyd's algorithm (also known as the k-means algorithm). Given any set of k centers Z, for each center z in Z, let V(z) denote its neighborhood, that is, the set of data points f
k-means clustering - Wikipedia
k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean (cluster centers or cluster centroid), serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells. k-means clustering minimizes within-cl
Parallel K-Means Data Clustering
This software package parallel-kmeans.tar.gz (4.6 MB) of parallel K-means data clustering contains the followings: A parallel implementation using OpenMP and C A parallel implementation using MPI and C A sequential version in C For large data support (more than 2 billion number of data points), see this page for an MPI implementation that uses 8-byte integers. Algorithm: The above sequential algor
Mahout Programming : K-Means Clustering - hamadakoichi blog
Mahout でのデータマイニング。mahout.clustering.kmeans を使ったクラスター分析を実装してみた。Mahoutは、Hadoop上で動くデータマイニング・機械学習の各種アルゴリズムが実装されているライブラリ。 クラスター分析 クラスター分析の方法論自体の内容は以下のエントリにまとめてある。 R言語プログラミング： クラスター分析 - 階層的クラスタリング - hamadakoichi blog 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」 - hamadakoichi blog 第３回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) を開催します - hamadakoichi blog R言語プログラミング： クラスター分析
K-means : An Algorithm for Clustering Data
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https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.segmentation.html
pyspark.mllib package — PySpark 2.1.0 documentation
Google Colab
AI Hub
GitHub - serban/kmeans: A CUDA implementation of the k-means clustering algorithm
Third party projects and code snippets
Multi-Threaded K-Means Clustering in .NET 4.0
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1695659.1695733