面倒なデータマイニング作業を時給200円ぐらいでバングラデシュ人に発注してみた:tks(高須 正和)のブロマガ - ブロマガ
404 - Page not found
THAT'S AN ERROR!The requested URL was not found on this server. That's all we know
Introduction to Data Mining
Pang-Ning Tan, Michigan State University, Michael Steinbach, University of Minnesota Anuj Karpatne, University of Minnesota Vipin Kumar, University of Minnesota Quick Links: What is new in the Second Edition? Sample Chapters, Table of Contents Resources for Instructors and Students Link to PowerPoint Slides Link to Figures asPowerPoint Slides Link to Python Notebooks and Tutorials Link to R Code
テクノロジー : 日経電子版
レンズの口径が3.8メートルと国内では最大となる光学赤外線望遠鏡が、岡山県浅口市に完成した。将来の望遠鏡のために新しい技術を満載し、大きな割に機動的に動かせられる。宇宙で突発的に起…続き 銀河誕生の謎探れ 130億光年見通す望遠鏡の仕組み ［有料会員限定］ ケプラー宇宙望遠鏡が引退 太陽系外惑星を多数発見
解説・講義資料 - Toshihiro Kamishima
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]：機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要：分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map：人工知能，機械学習，およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング：4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 機械学習・データマイニングにおける公平性 [人工知能学会誌 2019]：アルゴリズム決定の公平性に関する議論 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering pot
livedoor Techブログ : livedoor グルメの DataSet を公開
櫛井です。 以前 livedoor clip のデータを学術研究用に公開しましたが，おかげさまで，たまに発表等で livedoor clip という名前が引用されているのを見かけるようにもなり感慨深い限りです。 さて，今回は第二弾としまして，livedoor グルメのデータをまとめてダウンロード & 利用可能にしようと思います。 今回はいろいろと余裕がなかったため 豪華なイラスト付きページが用意できませんでした livedoor clip のデータとは違い，定期アップデートはされません。2011年4月22日の時点のデータのみとなります ...が，なにかしら皆様の研究のお役に立てればと思います。 よくありそうな質問と答え ライブドアグルメのユーザですが，自分の個人情報が公開されちゃうってこと？困ります！ 公開されるのは，もともとライブドアグルメのサイトで誰でも見れるようになっている情報だけで
Mahout JP を立ち上げました #MahoutJP - hamadakoichi blog
Hadoop上で動作する 大規模データマイニング・機械学習ライブラリ Apache Mahout に関し、技術情報まとめ・発信よる活用の裾野を広げることを目的としMahout JPを立ち上げました。 私も含め TokyoWebminingでMahoutに関する各種講師をしていたメンバーや、Tokyo.R、PRML会のメンバー含め、各業界のデータマイニング・機械学習で活動してきたメンバーで集まり、Mahoutに関する情報まとめ・発信をしていきます。 Mahout JP -Effective Applications of Apache Mahout in Japan- #MahoutJP 現在、Mahout はドキュメントがまだ整備されていなく、唯一ある書籍 Mahout in Actionでも情報が限られているため、実際に活用しようとするとソースコードから読み込む必要がある状態です。今回、
UCB Data Mining Lecture (Mar 9), Text Mining and Search Engines
KDnuggets Home » News » 2011 » Mar » Audio/Video » UCB Data Mining Lecture (Mar 9), Text Mining and Search Engines ( Prev | 11:n08 | Next ) Video of Data Mining Lecture by Prof. Ram Akella at UC Berkeley, on Text Mining using SVD, Search Engines, Claritics Research Project Here is Mar 9, 2011 Lecture in UC. Berkeley course 290. Data Mining, Analytics, and Information Extraction in Intelligent Bu
[R]ネットワーク分析 - ネットワークの比較 - yokkunsの日記
先日の第1回 にこにこテキストマイニング勉強会（#nicoTextMining）に参加してきた - yokkunsの日記の中で、@bob3bob3さんの、ことばネットワークが印象的だったので、とりあえず、ネットワーク分析を復習してみる。 今回は、次数中心性とPageRankを使ったネットワークの比較をやってみた データは、ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)の6章に出てくる、「ハイテク企業の管理職21人の社会ネットワーク」 「アドバイスを求める」のネットワーク 「友人である」のネットワーク 「報告をする」のネットワーク 隣接行列の作成 ADVICE <- matrix(c( 0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1, 1,1,0,1,0,1,1,1,
![[R]ネットワーク分析 - ネットワークの比較 - yokkunsの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/692ac32fc649167607634af7cdefe24371981a1d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fy%2Fyokkuns%2F20110223%2F20110223074345.png)
IJCNN Social Network Challengeの勝者が取った手法(deanonymize)は許されるか？ - 糞糞糞ネット弁慶
本当はリンク予測の話として書きたかったが，優勝チームの手法及びそれに対する反応が面白かったのでメモ． 三行まとめ リンク予測のコンペティションが行われた 優勝チームは(データの出処となっていた)Flickrをクロールし，匿名化(anonymize)されていたテストデータを実データと結びつける(deanonymize)事により予測精度を向上させた 優勝チームの手法が公開され，公式フォーラムで「これは問題ではないか？」と言われる 背景 最近見つけたのだが，Kaggle: Your Home for Data Scienceというサイトでは常時賞金が出るデータコンペティションが行われている． 企業や研究者がデータを提供し，分析者がそれを分析する．企業は最終的には賞金を出し，データに対する知見を得る，みたいなアウトソーシングであると公式サイトでは説明がされている． Companies, gover
Mining of Massive Datasets
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. The book has now been published by Cambridge University Press. The publisher is offering a 20% discount to anyone who buys the hardcopy Here. By agreement with the publisher, you can still download it free from this page. Cambridge Press d
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
mldata :: Welcome
We built this web site as a repository for your machine learning data. Upload your data, find interesting data sets, exchange solutions, compare yourself against other methods. Create A New Entry Choose between A raw data set. A learning task defined on existing data sets. Describing a machine learning method. Creating a challenge by grouping existing tasks. Recent Items Data Book evaluation (comp
Genome Interpretation
The overarching goal of the Critical Assessment of Genome Interpretation (CAGI) is to establish the state of the art in the field of interpreting genomic variation through periodic editions of the CAGI experiment and extensive dissemination of their outcomes. For predictors, establishing state of the art involves recognizing best prediction strategies, highlighting innovation and identifying bottl
科学研究手法の「第四のパラダイム」としてのData-intensive Computing | FERMAT
科学研究手法の「第四のパラダイム」としてのData-intensive Computing December 15, 2009 op-ed / commentary authorjunichi ikeda share tweet Microsoft Researchが、かつての同僚でデータベース研究者であったJim Grayを追悼して、Grayが提唱したData-intensive computing（データ処理に照準したコンピューティング）をテーマにした論考集を編纂した。 A Deluge of Data Shapes a New Era in Computing 【New York Times： December 14, 2009】 Grayは、このData-intensive computingを、科学研究手法の第四のパラダイムとして紹介していた。つまり、コンピュータの遍在化と、それ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community
TechCrunch
Radoop - It's Like Yahoo Pipes for Hadoop - SiliconANGLE
Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group
Subgraph enumeration