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Toru Nakata (中田亨)
国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター NEC産総研人工知能連携研究室 副連携研究室長 中央大学大学院 客員教授 Deputy Leader, NEC-AIST AI Cooperative Research Laboratory, Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). (Also, Visiting Professor at Graduate School of Science and Engineering, Chuo University.) 連絡先 Contact toru-nakata@aist.go.jp toru-nakata.77b@g.chuo-u.ac.jp tor
卒論・修論執筆前に読もう - 発声練習
科学技術情報流通技術基準（SIST） 科学技術情報流通技術基準（SIST：Standards for Information of Science and Technology）は、科学技術情報の流通を円滑にするために設けられた基準です。 SISTは規制ではありません。情報流通の促進のため、多くの方々にご利用いただけるようにと作成した基準です。SISTでは、情報流通の整合性を高めるための、情報の表現、記録様式などに最低限の規範を示しており、情報の内容にまで立ち入っているわけではありません。 特に論文の形式を定められていないならば、これに則って書いておけば良いと思う。 なお、計算機科学系の分野で日本語で書くのであれば、情報処理学会の論文の書き方に準拠しても良いと思う。以下のページのLaTeXスタイルファイルをダウンロードして、執筆案内を一読するべし。Word使いの方は、テンプレートファイルを
論文に死んでも書いてはいけない言葉。
論文に死んでも書いてはいけない言葉。 見つけてはいけないものを見つけてしまった。 2012-01-06T13:00:52+0900 @yukkuri0616をフォロー ゆっくりしていってね!!-ゆっくりライフハック、しませんか？- ライフハック 論文に死んでも書いてはいけない言葉。 Tweet スポンサードリンク 2012-01-06T13:00:52+0900 @yukkuri0616をフォロー ゆっくりしていってね!!-ゆっくりライフハック、しませんか？- ライフハック 論文に死んでも書いてはいけない言葉。 Tweet 「ライフハック」カテゴリの最新記事 論文に死んでも書いてはいけない言葉。 全自動掃除機のルンバ530。ネットで半額以下に。 年始に決める目標が達成できない20代に伝えたい、目標の考え方 半透明な名刺のデザイン４９選。ドヤ！ 【どこでもデュアルディスプレイ】ノートＰＣユー
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
少しでも研究に興味がある人，面白いテーマを探している人は「研究に必要なたったN個の事」とかいう記事を読まずに今すぐに"How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!"を読
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
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