Random Bits Regression: a Strong General Predictor for Big Data
To improve accuracy and speed of regressions and classifications, we present a data-based prediction method, Random Bits Regression (RBR). This method first generates a large number of random binary intermediate/derived features based on the original input matrix, and then performs regularized linear/logistic regression on those intermediate/derived features to predict the outcome. Benchmark analy
オープンデータ活用でネズミも犯罪も予測--シカゴ市のスマートシティ計画
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「シカゴの人々にとって、すべてはデータから始まる。（Rahm）Emanuel市長にとっては、すべてがデータへと戻ってくる」。こう語るのは、シカゴ市の最高情報責任者（CIO）であるBrenna Berman氏だ。 Berman氏は米国時間10月15日にシカゴで開催されたInternet of Things World Forumで講演し、オープンデータが、スマートシティを目指すシカゴのあらゆる取り組みの基礎であると述べた。シカゴ市のウェブサイトでは、人間（と機械）が読める形式のデータセットが600以上公開されており、その内容は、2001年から前週までに報告されたシカゴ市のすべての犯罪記録から、水質データ、311（行政総合窓口）通話のデータ
Predictive modelling - Wikipedia
The neutrality of this article is disputed. Relevant discussion may be found on the talk page. Please do not remove this message until conditions to do so are met. (April 2016) (Learn how and when to remove this message) Predictive modelling uses statistics to predict outcomes.[1] Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unk
Juliaによる機械学習の予測モデル構築・評価 - sfchaos's blog
これは，Julia Advent Calendar 2014 14日目の記事です．MLBaseパッケージを用いて機械学習の予測モデルを構築し，評価する方法について説明します． 以下では，Julia0.3.2，MLBase0.5.1，DecisionTree0.3.4，RDatasets0.1.1を使用しています． Juliaで使用できる機械学習の手法 Juliaで使用できる機械学習の手法には，以下のようなものがある． 手法 パッケージ 決定木 DecisionTree ランダムフォレスト DecisionTree, RandomForests(by @bicycle1885さん) サポートベクタマシン SVM, LIBSVM 他の手法については，Awesome Machine Learningにまとまっている． ランダムフォレストを試してみる Juliaでランダムフォレストを実行するために
『ヤバい予測学』：紙魚：So-netブログ
・過去に起きたことを描写するだけで、なぜ起きたのかという洞察のない「記述的分析」に関しては、新たな解説書はもう必要ないだろう。 ・「データサイエンスはポルノのようなものだ」と言った。ポルノを定義するのは難しくても、見ればポルノだとわかる。 ・現代は大規模なコモディティ化が進んでおり、どの企業も同じようなものを売り、同じように振る舞う。 ・1人の記者が巧妙に口火を切れば、評論家が筋書きどおりに議論を炎上させ、報道がさらに炎を煽る。 ・データは、同じ重さの黄金以上の価値がある。当然だ。データには質量がないのだから。 ・抗生物質を使いすぎると超耐性の病原菌が出現するように、詐欺探知の努力は図らずも、より強力な敵を生む。 ・電車の中で高齢者や妊婦に席を譲るときは、「妊娠や高齢という繊細な個人データを推測しようとしている」のか、それとも助けが必要な人に手を差し伸べているだけか。 ・推測が悪いと決めつ
Sequential Click Prediction for Sponsored Search with Recurrent Neural Networks
Click prediction is one of the fundamental problems in sponsored search. Most of existing studies took advantage of machine learning approaches to predict ad click for each event of ad view independently. However, as observed in the real-world sponsored search system, user's behaviors on ads yield high dependency on how the user behaved along with the past time, especially in terms of what queries
Edge Components 概念、計画とインストール / WebSphere Application Server
Data strategy with an architectural approach — support data-driven decisions for your business To thrive in this age of the unexpected, companies must leverage data to create customer loyalty, automate business processes and innovate future ideas. But the demand for big data has outpaced our ability to solve our existing data analysis problems and the copy and paste method has only made things wor
Heavens-Above
Total Solar Eclipse, April 8th The total eclipse of the Sun will be visible from almost all of North and Central America. Plan your trip to the path of totality here. Login (optional) Change your observing location Live sky view Starlink - dynamic 3D orbit display ISS Interactive 3D Visualization 10-day predictions for satellites of special interest ISS Tiangong Starlink passes for all objects fro
Predictive analytics - Wikipedia
Predictive analytics is a form of business analytics applying machine learning to generate a predictive model for certain business applications. As such, it encompasses a variety of statistical techniques from predictive modeling and machine learning that analyze current and historical facts to make predictions about future or otherwise unknown events.[1] It represents a major subset of machine le
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
Palantir
Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images
Amazon.co.jp: ヤバい予測学 「何を買うか」から「いつ死ぬか」まであなたの行動はすべて読まれている: エリック・シーゲル (著), 矢羽野薫 (翻訳): Digital Ebook Purchas
MASTER'S THESIS CONCEPTS IN PREDICTIVE MACHINE LEARNING
Prediction - Wikipedia
Google Prediction API — Google Developers