SAMOA by yahoo
Scalable Advanced Massive Online Analysis View the Project on GitHub yahoo/samoa Download ZIP File Download TAR Ball View On GitHub SAMOA is a platform for mining on big data streams. It is a distributed streaming machine learning (ML) framework that contains a programing abstraction for distributed streaming ML algorithms. SAMOA enables development of new ML algorithms without dealing with the co
Introducing SAMOA, an open source platform for mining big data streams.
https://github.com/yahoo/samoa Machine learning and data mining are well established techniques in the world of IT and especially among web companies and startups. Spam detection, personalization and recommendations are just a few of the applications made possible by mining the huge quantity of data available nowadays. However, “big data” is not only about Volume, but also about Velocity (and Vari
第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り− - nokunoの日記
第10回#TokyoWebminingに参加してきました。第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)?1st... - Eventbrite オープニング @hamadakoichihamadaさんの話はHadoopカンファレンスからの抜粋を含んでいたのですが、いつもの双方向の進行により議論が進み、時間が伸びるというパターンで安心しましたｗ 1. 「エンジニアのためのアドテクノロジー再入門：アドテクの基礎からRealTimeBiddingまで」 (講師： @jazzyslide)(発表：30分 + 議論30分)大規模配信•解析技術によるターゲティング技術、オーディエンス(ユーザー)データによる配信などで近年話題になっているアドテクノロジーの全体観を、アドエクスチェンジやReal-Time-Biddingなどの概念を交えつつ、基礎からエン
Data Mining Lecture Notes
The book has a new Web site www.mmds.org. This page will no longer be maintained. Your browser should be automatically redirected to the new site in 10 seconds. Here are the materials from several past courses on data mining and/or Web mining. From 2003 From 2005 cotaught with Anand Rajaraman. From 2006 cotaught with Anand Rajaraman. From 2008 cotaught with Anand Rajaraman. From 2009 cotaught with
Stanford CS246: Mining Massive Data Sets
Course information: This course is the first part in a two part sequence CS246/CS341 replacing CS345A. CS246 will discuss methods and algorithms for mining massive data sets, while CS341 (Advanced Topics in Data Mining) will be a project-focused advanced class. Instructor: Jure Leskovec Office Hours: TBD, Gates 418 Room: Mon,Wed 9:30-10:45 in 420-041 (Jordan Hall, room 041) Teaching assistants: Ad
リコメンデーションコンテスト2010 - 実践データマイニング研究部会
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 経営情報学会関西支部 株式会社 玉屋 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 ファッションは実に多くの要素を持つデータとして分解することが可能であり、それに基づいて行われる人間の選択は大変興味深いものがあります。一般のPOSデータでは、単に商品名（あるブランドのスーツなど）と売上高はわかるものの、その商品がなぜ選択され、どうして人気があるのかといったことは、なかなかそれだけではわかりません。実際には、商品の色の状態、模様、形などを表現している画像データ、商品の特性、そしてそれを選択した人の個人属性や嗜好などは、商品選択に大きな影響を与えることが予想されます。このようにできるだけ多くのファッション選択にかかわる要素に特化したデータは調べた限り利用できるものはないため、本研究部会では、でき
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