Help:早見表 - Wikipedia
<ref>{{Cite journal |和書 |last1= |first1= |last2= |first2= |year= |title= |journal= |volume= |issue= |pages= |publisher= |doi= |url= |access-date= }}</ref> <ref>{{Cite journal |last1= |first1= |last2= |first2= |year= |title= |journal= |volume= |issue= |pages= |publisher= |doi= |url= |access-date= }}</ref>
)
ブルートレイン (日本) - Wikipedia
日本におけるブルートレイン（英語: Blue Train）は、かつて日本国有鉄道（国鉄）およびその後身のJRグループによって運行されていた、客車を使用した寝台列車を指す愛称である。ただし、これは「列車愛称」とは異なり、運行する車輛の色が青であったことを由来とする包括的な列車の通称である。ブルトレとも略称される。 一般には、国鉄時代の1958年（昭和33年）に登場した20系客車（以後「20系」と略す）以降の、青い車体色[注釈 1]で特徴付けられた固定編成専用寝台客車を使用した特急列車を指す。その創始は、同年10月1日のダイヤ改正で車両が旧形のものから20系に置き換えられた「あさかぜ」である。老朽化や新幹線・飛行機、高速バス、ビジネスホテルの普及による需要の低下でコストを賄えない採算性の悪化で続々廃止になり、2015年（平成27年）をもってブルートレインは全廃となった[1]。 概要[編集] 「
)
分類 (統計学) - Wikipedia
分類（ぶんるい、英: classification）や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス（グループ）に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。 個体をクラス分けする統計的手続きの一つであり、分類対象に固有な1つ以上の特性についての数値化された情報に基づいて実施される。このとき、事前にラベル付けされた訓練例（英: training set）を用いる。 形式的に表すと、次のようになる。訓練データ から、オブジェクト から分類ラベル へマップする分類器（英: classifier、識別器とも） を生成するのが統計分類である。例えば、スパムのフィルタリングをする場合、 は具体的な電子メールの例であり、 は "Sp
データマイニング - Wikipedia
データマイニング（英語: data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。 定義[編集] データマイニングの定義としては、「明示されておらず今まで知られていなかったが、役立つ可能性があり、かつ、自明で
機械学習 - Wikipedia
機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 定義[編集] 論者により定義が異なるものの、トム・M・ミッチェルによる下記の簡潔な定義は広く引用されている： A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた 2007-06-09-3 [NLP][Programming][Algorithm] Wikipedia のキーワードリンクを使って関連語データ（関連キーワード集） を作ってみた。 Wikipedia のデータはダウンロードページからbz2形式のを取ってきた。 日本のウィキペディアのXMLデータね。 (see Wikipedia:データベースダウンロード) で、Perlスクリプトで以下の関連語データ作成処理を行った。 （スクリプトはこの記事の末尾に載せておく） (1) 各キーワードページに含まれているキーワード（リンク）を取り出す。 例えばキーワードAのページにB,C,Dが含まれていたら、A => B,C,D というデータを蓄積。 またキーワードAが他のキーワードのページ（例えばX）に含まれていたら、それも蓄積。その場合
ストーリー：ジョジョの奇妙な冒険 - Wikipedia
『ジョジョの奇妙な冒険』（ジョジョのきみょうなぼうけん、英語: JOJO'S BIZARRE ADVENTURE, イタリア語: Le bizzarre avventure di JoJo）は、荒木飛呂彦による日本の漫画作品。略称は「ジョジョ」[1]。 作品解説[編集] 集英社の少年向け漫画雑誌『週刊少年ジャンプ』に1986年から2004年まで、2005年からは集英社の青年向け漫画雑誌『ウルトラジャンプ』に長期にわたって連載されている。シリーズの単行本は合計で100巻を越え、全てのシリーズを合わせた単行本の全世界累計発行部数は1億2000万部（2022年1月時点）を突破している[2]。 作品全体のテーマは「人間讃歌」[注 1]。仲間たちとの絆・強敵との死闘など少年漫画の基本を押さえながらも、個性的な表現方法とホラーサスペンス的な不気味さで独自の世界観を築き上げており、その作風は「王道を行き
Wikipedia API にチャレンジ
Wikipedia API にチャレンジ Wikipedia の API が無いものかと調べてみた。 「クローラのアクセスは止めて」と書いてあるものの普通に公開されていた。 Wikipedia:Database download http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Download#XML_schema XML access http://en.wikipedia.org/wiki/Special:Export/Title_of_the_article RSS access http://www.blinkbits.com/en_wikifeeds_rss/Title_of_the_article XML フォーマットで記事を取得 AIBO に関する記事を XML フォーマットで取得してみた。 http://en.wikipedia.org/wik
Wikipedia:データベースダウンロード - Wikipedia
ウィキペディアのコンテンツなどのデータは、再配布や再利用のために利用できる一元化されたデータベース・ダンプでの提供が行われています。クローラを用いてコンテンツを収集しないでください。このデータベース・ダンプの生成は不定期に行われています。 ウィキペディアのコンテンツは Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0) および GNU Free Documentation License (GFDL) の下にライセンスされています（Wikipedia:著作権と利用規約を参照）。画像などのメディアファイルは異なるライセンスで提供されることもあり、ファイルページで明記されています。 より詳しい解説はmeta:Data dumps（英語）を参照してください。 全プロジェクトのダンプ：du
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
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
WikiText-0.19 - Wiki Text Conversion Tools - metacpan.org
WikipediaAPI - ウィキペディア情報をサイトで利用できるAPI
WWW-Wikipedia-2.05 - Automated interface to the Wikipedia - metacpan.org