[B! data_mining][clustering] oanusのブックマーク

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data_miningとclusteringに関するoanusのブックマーク (3)

[2007-2009年: 機械学習概論（キャノン）]
2007年10月30日: 生成モデルに基づくパターン認識（１） 2007年11月29日: 生成モデルに基づくパターン認識（２） 2008年1月15日: 識別モデルに基づく機械学習（１） 2008年2月25日: 識別モデルに基づく機械学習（２） 2008年3月26日: 次元削減（１） 2008年4月22日: 次元削減（２） 2008年6月10日: 次元削減（３） 2008年8月7日: 次元削減（４） 2008年9月8日: 能動学習 2008年10月1日: 密度比推定の方法と応用 2009年5月12日: 強化学習入門
oanus 2011/11/05
lecture

machine_leaning

data_mining

clustering
リンク
自己組織化マップ・チュートリアル | Mindware Research Institute
Kohonenの自己組織化マップ（SOM: Self-Organizing Maps）は、標準的なデータサイエンス手法の1つとしてよく知られております。ただし、ここで述べるSOMテクノロジーの効用を発揮するには、高度なソフトウェアの実装が必要となります。Viscovery Software GmbH（本社・ウィーン）は1990年代から世界に先駆けて、実用的なSOMテクノロジーを開発し、日本では2000年からマインドウエア総研が提供しております。一般的な教科書や解説書に記述されているSOMでは、ここに述べるような実用性は実現できませんので、その点をご了承ください。大規模データの分布のトポロジーを保持しながら、コンパクトに圧縮した要約版を作成し、素早く類似データを照合するインタフェースとして動作し、データ分析やモデリング、モデルの実行を拡張・統合・支援する。というもので、これを単体で
oanus 2011/11/04
data_mining

clustering

SOM
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文書クラスタリングの基礎
文書クラスタリングの基礎大西祥代，廣安知之，三木光範 ISDL Report No. 20070913004 2007年 4月 24日 Abstract 文書クラスタリングでは，文書の定義，クラスタリングに用いる類似度の定義，クラスタリング手法などに特徴的な点がある．そこで本報告ではそれらをまとめ，文書クラスタリングに対する理解を深める． 1 はじめに知的システムデザイン研究室では，ISDLレポートと呼ばれる研究報告を現在までに1300本以上Web上に公開している．多くのレポートが存在するが，レポートの分類は行われていないため，クラスタリングにより自動的にレポートのグループ化を行うことを目指している．しかしISDLレポートのような文書に対するクラスタリングではいくつか特徴的な事項があり，それらを考慮する必要がある．そこで本報告では文書クラスタリングに関する特徴点をまと
oanus 2009/10/18
clustering

NLP

data_mining
リンク
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