KGR_2: Rによるテキストマイニング
Statistics Favorites 4 Downloads 11 Comments 0 Embed Views 1,120 Views on SlideShare 997 Total Views 2,117 KGR_2: Rによるテキストマイニング — Presentation Transcript Rによるテキストマイニング 小林 雄一郎 （日本学術振興会） KG.R #22012年6月16日（土）、関西学院大学 1 自己紹介• 小林 雄一郎 （こばやし ゆういちろう） – 言語学と言語処理と言語教育の挟間をふらふら – 最近の研究テーマは、「パターン認識と自然言語処理の技術を用い た習熟度判定」など 2 パターン認識技術を用いた英作文の自動評価 レベル別英作文の自動分類 レベル判定に寄与する要因の特定* 6月23日（土） 電子情報通信学会 思考と言語研究会＠早稲田大学で発表 3
サポートベクトルマシンとその他の機械学習手法 - Qiita
サポートベクトルマシンは疎な解を持つカーネルマシンです。カーネル関数には線形内積カーネル、ガウシアンカーネル、多項式カーネル、シグモイドカーネルなどいくつかの種類があります。ここではガウシアンカーネルを利用してシンプルな二値分類をおこないます。 import numpy as np from sklearn import svm import codecs # CSV データの読み込み train_X = np.genfromtxt('train.csv', delimiter=',') train_y = np.genfromtxt('trainLabels.csv', delimiter=',') test_X = np.genfromtxt('test.csv', delimiter=',') # ガウシアンカーネルによる SVM インスタンス生成 clf = svm.SVC(ker
広告と機械学習 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 普段はGunosyという会社で社長業をしながら社長をしています。 ざっくりいうと 結論だけ知りたい人はここだけ 広告における機械学習の応用の多くはCTR予測や運用の最適化のため(クエリー予測とか)の予測問題 今後は「CVRの予測」や「アクティブなユーザーの予測」がホットな話題になる(加えてその運用をどう最適化するかといった話題も) 現在は検索エンジンの応用例が多い。今後はディスプレイ広告やタイムライン広告への応用が増えていく 個人のユーザー属性を集めることが今まで以上にメディアのビジネス的に重要になる 広告や推薦エンジンに限らずドメイン知識は非常に重要。ドメイン知識と機械学習の知識を持ったエンジニアが意思決定に携わる会社は今後大きくのびる(と思う) 広告について 最近はもっぱら広告の開発をしており、広告分野で
GTDを使ってみたらストレスがマッハで軽減した
昨年末、仕事やプライベートでやりたいこと/やること/考える事/etcが増えすぎて行動がものすごく鈍重になってました。メモリ不足のＰＣのような感じ。これによってストレスがたまりまくり。ぐぎぎ… これじゃイカン、と一念発起。昔挫折した整理術のGTDを再度試してみることに。何故一度挫折したGTDなのかというと、GTDは「心理的な負担を減らすこと」を主な目的としていて、今のストレス貯まりすぎ状態にピッタシだったから。 以前はネット上で集めた知識だけで試して失敗したので、今度はきちんと本を買って読んで実行してみた。その結果、始めてまだ2ヶ月くらいだけど格段にストレスが減った( ﾟДﾟ )！びっくり！！以前と大違い！ 以前の自分のように心に余裕が無い人、仕事たまりすぎでストレスマッハな人にちょっと試してみて欲しいなー。 …てことで、今回はGTDについて自分なりに解釈したことをまとめてみようと思います。
【スゴ本!】『外資系コンサルの知的生産術 プロだけが知る「99の心得」』山口 周 : マインドマップ的読書感想文
外資系コンサルの知的生産術 プロだけが知る「99の心得」 (光文社新書) 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、当ブログで『外資系コンサルのスライド作成術』が大人気（2013年度年間ランキング23位）だった、山口 周さんの新作。 リアル書店で見かけて、タイトルと著者名だけで「即捕獲」したのですが、中身も期待以上のモノでした！ アマゾンの内容紹介から一部引用。まず必要なのは… ×「思考の技術」 ○「行動の技術」 論理思考やフレームワークを学んでも、仕事がうまくいかないのはなぜ? 劇的に成果が上がる、本当に使える「知的生産の技術」=「行動の技術」。 「ボロボロになるまで本書を活用しきってほしい」(筆者談) 新書なのでいちいち画像は載せませんけど、マジで付箋をびっしり貼りまくりました！ Intelligence (v) Drive / psd 【ポイント】■1.情報をインプットする前に、アウトプット
全349社、すべて実名! 10年後「大きくなっている会社」「小さくなっている会社」 トヨタ 三菱商事 みずほ銀行 野村證券 日本生命 朝日新聞ほか 働く人も、株をやる人も、就活生も必読 （週刊現代） @gendai_biz
全349社、すべて実名! 10年後「大きくなっている会社」「小さくなっている会社」 トヨタ 三菱商事 みずほ銀行 野村證券 日本生命 朝日新聞ほか 働く人も、株をやる人も、就活生も必読 強いのはデンソー、ファナック、JR東日本。キッコーマン、良品計画、オリンパスも好評価。東芝と日立は差が明確に。死滅しそうな業界はどこか—。たった10年で、「業界地図」は様変わりする。 グーグルがトヨタのライバル 「多くの日本人経営者は、未来を予測するのは不可能だと訳知り顔で語り、目先のことばかりに執着した経営を行っています。しかし、先を見通せないというのは言い訳でしかない。世界のトップ企業では、経営陣が生き残りのために必死で未来のシナリオ分析に力を注いでいるのが実情です。 これからはあらゆる業界が劇的な変化に襲われる。いますぐにでも先に向けて一歩を踏み出さなければ、多くの日本企業が小さく萎んでいく悪夢の道を
パフォーマンス３倍を実現した仕事術
当方都内ヴェンチャーSE。 俺がリーダーになってから試しに導入してみたルールのおかげでチームの生産性が３倍になった。 誇らしいことだが、果たして一般的に有効な方法なのかどうか気になるので広く反応を集めたいと思って書く。 そのルールというのは単純、「一日に５時間以上コードを書かない」というものだ。 勤務時間の８時間のうち、本当に仕事をするのは５時間だけに制限する。 そして残りの３時間は会議と称する息抜きタイムにした。 これで生産性は３倍になった。 社長も機嫌も俺の評価もうなぎ登り。 社長はモーレツに仕事をする人で、社員にも同じようにモーレツに働くことを求めていたが、俺は同調しなかった。 普通の人間は集中できる時間に限りがある。 凡人にはよくて一日５時間が限界だ。 それ以上の時間を使っても、単位時間あたりの生産性は下がるばかりだ。 ならいっそ、残りの時間は最高のパフォーマンスを発揮できる５時間
機械学習の勉強を始めるには | Blog::Broomie.net
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利 用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは， そんな方々にヒントになるような内容になっ
「パターン認識と機械学習」への遠回り その1 「フリーソフトでつくる音声認識システム」 - old school magic
機械学習の入門書として、代表的なのが「パターン認識と機械学習」という本です(通称PRML)。 先日、上巻を読み終わりました。 僕には少し早かったみたいです。。。 数式を追うのに必死になって、機械学習の概要がつかめなかったのが敗因かなーと思います。 というわけで、ちゃんと遠回りしてからPRMLに挑もうと思います。 「機械学習ってこういうのだよ！」、「こんな感じの手順だよ！」、「こういうタスクがあるよ！」、「基本的な考え方はこんな感じだよ！」、「こんな手法があるよ！」といった感じのふわっとした概要に関する本から、ちょっとずつ詳しいところに踏み込んでいくような感じで勉強していきたいと思います。 というわけで「この本を読むぞ！」という意思表明として、読もうと考えている入門書を紹介したいと思います。 (いくつか読み終えた本もあります。) フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学
「パターン認識と機械学習」に挑戦 その1 ベイズ理論あたり(8章から11章まで) - old school magic
前回までいくつか機械学習の入門書を読み、今なら多少読めるのではとPRMLに挑んでみました。 目標はPRML/course - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」で紹介されてる中間(修士)レベルです。 どこから読もうかと考えたのですが、上巻は以前読ん(で死ん)だので下巻、それも機械学習の入門書だと省かれることの多いベイズ理論あたりに挑戦しました。 PRMLの下巻は6章と7章がSVM関係、8章から11章までがベイズ理論関係、12章が主成分分析、13章が隠れマルコフモデル、14章が決定木と言った構成となっています。 (ちなみに上巻は1章が機械学習の基礎、2章が確率分布、3章と4章が線形回帰/識別モデルの基礎、5章がニューラルネットワークです。) 「はじめてのパターン認識」では、線形モデルを最小二乗法からニューラルネットワーク、SVMといった流れで説明し、後半でEMアルゴリズムや主成分分析、決定木を個
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
文章を書くスキルを高めたいあなたへ：書く習慣が続く6つのコツ | ライフハッカー・ジャパン
習うより慣れろという格言もあるように、書けば書くほどうまくなるものです。収入を得るためにブログを書いていようと、書きたいから書いているだけであろうと、執筆習慣を向上させるコツをご紹介しましょう。定期的に書くことは心の健康を保つのに良いことです。しかし、常に締切を守るために残酷なまでに真っ白なページに向かうのは、拷問のようでもあります。「インスピレーションをあてにしているのは素人。プロはとにかく仕事場に現れて仕事を始めるもの」という言葉もありますが、毎日もっと楽に筆を執れるようになるにはどうしたらいいのでしょう。 1. 執筆する場所を確保する 地下鉄に乗っているときでも、列に並んでいるときでも、どこでも創造的になることはできますが、長い目で見てもっと創造性を着実なものにするには、規則正しく執筆するときに使う空間を設けるのが良いでしょう。そうすれば、そこに座るやいなや、精神的に書くモードに入る
経営理念・企業理念を学ぶなら坂上仁志の経営理念ドットコム
経営の本質を追い求める。経営理念・企業理念のことなら当社へ。 経営理念・企業理念のつくり方経なら坂上 仁志の経営理念ドットコム
リッツカールトンホテルの「クレド」や、株式会社武蔵野の「手帳」のように、経営者の思想や会社の方向性を社員に浸透させる道具、方法、考え方を説明した書籍や…
リッツカールトンホテルの「クレド」や、株式会社武蔵野の「手帳」のように、経営者の思想や会社の方向性を社員に浸透させる道具、方法、考え方を説明した書籍やページを紹介してください。よろしくお願いします。
【アドセンス・ブログ運営】3ヵ月目のアクセス数とアドセンス収益 | アフィリエイトの裏話
「ブログ開設から3ヶ月間は書き続けろ」というのは、どうやら本当らしい。 ブログを始めて、あっという間に３ヵ月が経過しました。 この記事でちょうど90ポスト目ですので、ほぼ毎日更新していた事になりますね。 ブログ初心者の方や、これからブログを始める方の励みになるかもしれませんので、ここまでのアクセスの経過などを公開しようと思います。 まずは、前提となる環境から そもそも、大手ブログサービスと独自ドメイン、独自ドメインも新規ドメインとオールドドメインなどによってスタート時点から、アクセス推移は異なります。 （大手ブログサービスは新着記事一覧などのアクセス誘導してくれるサービスがあるので） なので、一応、このブログの環境からお伝えしておきます。 今回のアドセンス・ブログは、2014/05/21に、独自ドメインを取得し、 「独自ドメイン（新規）＋ WordPress」 で開設 Zenbackや、あ
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【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 NII、「人工頭脳プロジェクト」キックオフシンポジウムレポート ～ロボットは東大に入れるか
ブログの実態に関する調査研究 － 総務省,2009年