第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 19th)－データ徹底活用・機械学習 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2012/06/23 "第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−データ徹底活用・機械学習 祭り−"を開催しました。 第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 19th)−データ徹底活用・機械学習 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： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#19 (@horihorioさんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「
bayonやCLUTOが爆速な理由 - download_takeshi’s diary
クラスタリングツールbayonを使っていて、常々「どうしてこんなに高速に処理できんのかなぁ」と疑問に感じていました。repeated bisectionという手法自体がk-means法などと比べると効率がいいのですが、それにしても、それだけでは説明がつかないほど爆速なわけです。 うまく例えられませんが、自前でk-meansのスクリプトを書いて比べてみると、自転車と新幹線くらいちがうという印象です。はじめてCLUTOを触った時、数万件程規模のクラスタリング処理が本当に「あっ」という間に終わってしまい、びっくりした記憶があります。 きっと実装面でなにか特殊なことがあるんだろうなと思い、mixiエンジニアブログでbayonの記事を改めて読み漁っていたら、以下の部分が目に止まりました。 このクラスタの評価は、クラスタの各要素とクラスタの中心とのcosine類似度の和としています。この和が大きいほど
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