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大規模データのマイニング - 共立出版
ウェブやインターネットコマースの隆盛によって、とてつもなく巨大なデータセットが出現し、そして、データマイニングによってそれらから情報が抽出されている。 巨大なデータに対するマイニングにおいては、従来から知られているアルゴリズムがそのままでは機能しないことが多い。巨大なデータを扱う上でこれまでとは違った処理戦略や技法が必要となる。 本書はデータマイニングにおいて重要な問題の解決に使われてきており、さらに巨大なデータセットに対しても使用できる実用的なアルゴリズムを、データベースやウェブ技術の分野で著名な原著者が解説する。 まず、データマイニングの本質や、データマイニングがどのように扱われているかを概観する。次に、今後非常に大量のデータの解析を行う際に、クラウドコンピューティングとともに重要視されると考えられ、この後の章の議論に必須のものとなるマップレデュースを解説する。その後、類似するアイテム
機械学習分野におけるテストの自動化 #ques4
第4回 Ques (2014.4.22 開催) でお話する「機械学習分野におけるテストの自動化」の発表資料です。
研究用にニコニコ大百科の記事とコメント約24GBを公開‐ニコニコインフォ
いつもniconicoをご利用いただきありがとうございます。 このたび、国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)ご協力の元、ニコニコ大百科の記事データを「ニコニコデータセット」に公開しました。 提供するデータ内容は記事ヘッダデータ、記事本文データ(履歴含む)、掲示板データとなっています。形式はCSVで約24GBあります。非公開の記事や、ユーザーを特定できるIDは含まれていません。 本データは研究目的であればどなたでもご利用いただけます。 希望される方は国立情報学研究所サイトより利用申請をして下さい。 ニコニコ大百科は未来検索ブラジルが運営する『あらゆる言葉について定義や意味、元ネタを解説する辞書・辞典』です。wikipediaと異なり、客観的で真面目な記事だけでなく、主観的で面白い記事も歓迎しています。HTMLやCSSも用いることができるため、見た目に意味を持たせた記事もあるこ
2013年 今最も旬な機械学習の研究者たち9人 - Qiita
今年一年の機械学習を素人的に振り返ってみるとでぃーぷらーにんぐがすごかったなー、みたいなミーハーな感想がまず思い浮かぶわけなんだけども、実際のところ今ホットな研究は何なんだろうということで、泣く子も黙る機械学習の代表的な国際会議、NIPSとICMLの過去3年分の採択論文を著者にフォーカスしてみることにした。 1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけした。 (複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1とする) 参考: IR研究者をスコアリングしてみた - 睡眠不足？！ NLP(自然言語処理)研究者をスコアリングしてみた 以下各々の自己紹介ページを参照しつつ、該当会議での1st author論文タイトルを引用して、スコアの上から順番にみていきます。名寄せミスなどによる集計ミスがあったらごめんなさい。 An
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広告領域と機械学習 CTR予測最前線 #TokyoWebmining 39
あなたの業務に機械学習を活用する5つのポイント
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoWebmining#17
