第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 16th)−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2011/11/27 "第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り−"を開催しました。 第16回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 16th)−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(15分) 講師 ： id:hamadakoic
ビッグデータの分析にあたって企業が最低でも行うべき５つのこと【草野隆史】 | TechWave（テックウェーブ）
ブレインパッド草野隆史さんからの寄稿。大型のSNSは言うまでもなく、様々なサービスに、とりわけ個人のログが蓄積されています。大量のデータをどう意味付けていくか、その分析や方向づけが次のビジネスの鍵になると思います。（本田） 当社は、2004年の創業以来、一貫して企業に大量データ分析のための支援を行うことをビジネスとしている。この起業は、今のビックデータ時代の到来を見越してのことではあったが、当初は中堅規模の企業をメインのターゲットとして想定をしていた。しかし、実際として、当社は現在各業種のトップ５に入るような大手企業を中心にビジネスを行っている。この事実は、人材も資金も豊富な大企業が、こと分析という分野については、必ずしもうまくやれていないことを意味する。なぜだろうか？ 本稿では、私は企業への分析支援のサービスを提供する現場で考えた、企業が分析という機能をインストールする際につまづくポイン
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
Data Mining Map
Copyright � 2010-2014, Dr. Saed Sayad An Introduction to Data Mining Further Readings
Milk: Machine Learning Toolkit for Python - Luis Pedro Coelho
Out of date and unmaintained: use scikit-learn This is the code that I use for my research projects. Where can I get it? Github as usual. Alternatively the python packages index also contains official releases,the latest of which can be obtained by: easy_install milk or: pip install milk if you use these tools. Examples Here is how to test how well you can classify some features,labels data, measu
映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた - ぬいぐるみライフ？
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての
Data Mining With R - learning with case studies
This book is about learning how to use R for performing data mining. The book follows a "learn by doing it" approach to data mining instead of the more frequent theoretical description of the techniques available in this discipline. This is accomplished by presenting a series of illustrative case studies for which all necessary steps, code and data are provided to the reader. The book writing styl
Orange Data Mining
Data Mining Fruitful and FunOpen source machine learning and data visualization. Download Orange 3.36.2 Jan 11, 2024 Scoring Sheets: Transform Data into Insightful ScoresOrange's Scoring Sheet widget provides explainable machine learning predictions using a simple scoring system. Each feature's influence obtains an integer score, making it easier to understand and communicate the model, crucial in
RapidMiner
Altair® RapidMiner® Data Analytics and AI PlatformRegardless of where your organization is on its data journey, Altair RapidMiner can help overcome the most challenging obstacles in your way. We offer a path to modernization for established data analytics teams as well as a path to automation for teams just getting started. We do this without requiring your organization to radically change your pe
Tsukuba.R #7 で話してきた −「データマイニング+WEB 勉強会＠東京−蓄積データの有効活用−」 - hamadakoichi blog
Tsukuba.R #7 -LT祭り (2010/05/09)で 「データマイニング+WEB 勉強会＠東京−蓄積データの有効活用−」に関し話してきました。 Tsukuba.R#7 - Tsukuba.R - Seesaa Wiki（ウィキ） 素敵な会を企画・運営してくれた id:wakuteka、id:yag_ays、id:mickey24、id:repose、id:Mozk のみなさんに感謝。また、素敵なトークを提供してくれたid:wakuteka、id:yag_ays、id:Mozk、 id:ikakura4、id:niam、id:yokkuns、@jj0c_0jjj、id:hiratake55、id:n_shuyo、 id:repose、 id:mickey24 の方々に感謝。素敵な時間を過ごせました。またトーク間の休憩や、懇親会で多くの方々と話せ嬉しかったです。またぜひお話ししまし
LSH (Locality Sensitive Hashing) を用いた類似インスタンスペアの抽出 - mixi engineer blog
GW 中の長距離移動のために体調が優れない takahi-i です. 今回は巨大なデータをマイニングする一つの技術として LSH (Localtiy Sensitive Hashing) を紹介させていただきます. LSH とは LSH は大量なデータから類似度が高いインスタンスのペアを高速に抽出してくれるアルゴリズムです. ここでインスタンスはデータ集合の一つの要素を表します. たとえば扱うデータが E-コマースサイトの購買ログであれば, インスタンスは各ユーザですし, 画像データ集合であれば, インスタンスは個々の画像データです. LSH の詳しい解説については以下のサイトがあります. Wikipedia のエントリ LSH に関する論文がまとめられているページ 本稿ではE-コマースサイトの購買履歴データを基に LSH の機能について述べてゆきます. 以下のような E-コマースサイトの
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
Mapreduce & Hadoop Algorithms in Academic Papers (updated) | atbrox
The newest and most up-to-date version (May 2010) this blog post is available at http://mapreducebook.org Atbrox is startup company providing technology and services for Search and Mapreduce/Hadoop. Our background is from from Google, IBM and Research. This posting is an update to the similar posting from October 2009, roughly doubling the numbers of papers from the previous posting, the new ones
マーケターのためのデータマイニング・ヒッチハイクガイド - Teradata｜マーケティング・アナリティクス
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
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COS 493, Spring 2002: Schedule and Readings
Time Series Data Library - Data provider — DataMarket
Bayesian Opinion Mining
https://blogs.oracle.com/datamining/2010/05/new_r_interface_to_oracle_data_mining_available_for_download.html
Open for Innovation | KNIME