tutorials [Auton Lab]
By: Jeff Schneider, Mary Soon Lee, Andrew Moore Description: A tutorial on using the Windows Vizier software, which provides a GUI for doing fast and autonomous locally weighted learning and nearest neighbor style learning. The Vizier software itself is available for free download at http://www.cs.cmu.edu/~awm/vizier, where you will find more details. Description: This is a link to the Auton Codin
Kaggleで予測モデルを作ってみよう！（Rアドベントカレンダー） - iAnalysis 〜おとうさんの解析日記〜
Rアドベントカレンダー2011の10日目ということで、私ことisseing333が記事を書かせて頂きます。ネタを何にしようかなと考えたのですが、せっかくなのでなるべく多くの方に役に立つ情報が良いなと思い、Kaggleという予測モデルを作るコンテストを紹介しようと思います。Rで手軽に予測モデル作りを試す1つのモチベーションにして下されば幸いです。 KaggleとはKaggleは様々な企業や組織が公募しているコンテストで、ユーザー登録するだけで誰でも簡単に投稿することができます。いろんなテーマがあり、学習用のデータ・当てはめ用のデータ（テストデータ）が配られています。学習用データで予測モデル（予測アルゴリズム）を作成し、それをテストデータに当てはめて、予測結果をKaggleにアップすると、その場で順位が計算されて表示されます。 1日に投稿できる回数は決まっていて、だいたい1〜2回のようです。投
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
ゼミのレジュメ集
ゼミのレジュメ集 2018年前期は、以下の本をやります 「Python ではじめる機械学習」 Andreas C. Muller and Sarah Guido (中田秀基 訳) オライリー・ジャパン (2017) 新納研新配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2017年後期は、私の以下の本をやります 「Chainer v2 による実践深層学習」 新納浩幸 オーム社 (2017) 2017年前期は、以下の本をやります 「機械学習理論入門」 中井悦司 技術評論社 (2015) 新納研仮配属+ の Python 課題進捗状況 新納研新人の課題進捗状況（TeX） 分類問題の課題 2016年前期は、以下の本をやります 「実践 機械学習システム」 Willi Richet, Luis Pedro Coelho 著、斉藤康毅 訳 オライリー・ジャパ
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
RapidMiner - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
RapidMiner† Weka の学習ルーチンに，前処理・可視化の部分を強化したYaleが，Rapid-I 社がオープンソースで開発している RapidMiner になった． さらに今は社名も RapidMiner になった． Community Edition は無料でオープンソースで 5.x 6.x 移行は製品で，機能制限版で無償のStarter版と，有償のものとがある．無償版は読めるファイルが CSV/Excel でDBアクセスなしの小規模データのみ． ビデオ： http://www.youtube.com/user/RapidIVideos ↑ しましまの個人的感想† 便利にできている．アルゴリズムをいじらないで分析だけする人にはおすすめ． Helpメニューからは，Wikiやビデオなどの他の資料へのアクセスができる．Wikiは結構ユーザがいることが伺える． 下の方にエラーが出てく
Orange Data Mining
Data Mining Fruitful and FunOpen source machine learning and data visualization. Download Orange 3.37.0 May 30, 2024 Document embeddings vs. Bag of wordsWhen to use document embeddings instead of a bag of words. May 14, 2024 Orange Data Mining uses the fastest t-SNE implementation in PythonJournal of Statistical Software published a paper describing our state-of-the-art implementation openTSNE. Ap
KDnuggets
How (Not) To Use Python’s Walrus Operator The Walrus operator, introduced in Python 3.8, enables assignment within expressions, but requires careful use to maintain readability. And this tutorial will teach you how. By Bala Priya C, KDnuggets Contributing Editor & Technical Content Specialist on August 15, 2024 in Python Beginner’s Guide to Careers in AI and Machine Learning The AI and ML complexi
Data Mining: Text Mining, Visualization and Social Media
There has been a lot of commentary recently on issues relating to an experimental chat bot that Microsoft has (or had) launched named (after, perhaps, a river in Scotland) Tay. After a brief existence online, the bot was removed due to behaviours perceived as offensive which it was persuaded to engage in. Peter Lee of MSR has this to say about it. While there is much to learn from what transpired,
UCB Data Mining Lecture (Mar 2), Why Naive Bayes Works
KDnuggets Home » News » 2011 » Mar » Audio/Video » UCB Data Mining Lecture (Mar 2), Why Naive Bayes Works ( Prev | 11:n08 | Next ) Video of Data Mining Lecture by Prof. Ram Akella at UC Berkeley, covering Why Naive Bayes Works Here is Mar 2, 2011 Lecture in UC. Berkeley course 290. Data Mining, Analytics, and Information Extraction in Intelligent Business Services: Online Ads, Healthcare, and Se
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MapReduceによる大規模データを利用した機械学習
1. 2011 2/22（火） Hadoop Conference Japan 2011 MapReduceによる大規模 データを利用した機械学習 株式会社Preferred Infrastructure 岡野原 大輔 hillbig@preferred.jp @hillbig 1 2. 自己紹介 株式会社 Preferred Infrastructure フェロー, 研究開発チームリーダー 専門分野 自然言語処理 （情報理工学博士） 携わった分野は形態素解析、文書分類/クラスタリング、専 門用語抽出、評判分類、情報抽出 機械学習,統計処理・圧縮データ構造,データ圧縮 主な業務内容 有用な技術を新規開発・発掘しプロダクトに反映 他社との共同研究開発 Hadoopを利用したデータ解析の案件も数件 2
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011 2011/02/22 [登壇後エントリ] ：" 「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」－Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました " http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20110222/p1Read less
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Datasets for Data Science, Machine Learning, AI & Analytics - KDnuggets
Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community
https://www.datasciencetoolkit.org/
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
bayon - Google Code
Amazon.co.jp: Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems): Chakrabarti, Soumen: 本
