DeNAを退職しました - yokkunsの日記
2011年5月に入社して、2年間ほど勤めたDeNAを本日(6/30)付けで退職しました。 DeNAでの2年間は、2年間とは思えない程濃い時間で、本当に様々な経験をする事が出来ました。 入社して最初は、データマイニング部という部署に配属され、他部門で解決出来ないような難易度の高い課題に対して、各種方法論を使って解を出すといった事をやっていました。 まだデータが整備されていない状態の中で、求められているスピード感＆クオリティが高く、中々苦労したのを覚えています。 基本的な統計モデルの適用だったり、他の業界で使われているような応用的な手法の適用、あるいは新しいモデルを作ったりなど、かなりチャレンジングな事をさせてもらいました。 データマイニング部の時に作ったモデルの一つに、TVCMの効果測定モデルがあったのですが、そのモデルを運用してもっと深い分析をしたいというお話があり、出向という形でマーケテ
第21回Tokyo.Rを開催しました！ - yokkunsの日記
2012/3/10に、第21回Tokyo.Rを開催しました！ http://atnd.org/events/24811 @aad34210: 続・はじめてのR (30分) Tokyo r21 2 View more PowerPoint from aad34210 R言語の初心者向けの発表。 プログラミングの基本である条件分岐とループから、 R言語の基本機能であるグラフ作成、そして統計解析という盛り沢山な内容でした！ @holidayworking: Rによるデータサイエンス第16章 集団学習 (30分) アンサンブル学習 View more presentations from Hidekazu Tanaka アンサンブル学習のアルゴリズムをcaretパッケージを使って比較 バギング ブースティング ランダムフォレスト ⇒ ランダムフォレストが1番精度が高かった！ @Hiro_macch
第18回R勉強会＠東京（#TokyoR）を開催しました！ - yokkunsの日記
2011/10/22に、第18回R勉強会＠東京（#TokyoR）を開催しました！ http://atnd.org/events/21050 以下、内容です。 資料はアップされ次第、更新します！ @aad34210 「はじめてのR 」（20分） 概要 : Tokyo.Rでは高度な手法が紹介されていますが、いざ使いたくてもRは初めてなのでコードがよくわからない…といった初心者の方に向けてお話します。 Tokyo r18 View more presentations from aad34210 @dichika XLConnectで快適なエクセルライフのご提案 （15分） 概要 : XLConnectパッケージであなたのエクセルライフを豊かにします Tokyor18 View more presentations from dichika @takemikami 「Rによるデータサイエンス第1
第16回R勉強会＠東京（#TokyoR）を開催しました！ - yokkunsの日記
第16回R勉強会＠東京（Tokyo.R#16）を開催しました！ 第16回R勉強会＠東京（Tokyo.R#16） : ATND 内容 @sleipnir002:Rで学ぶデータサイエンス５パターン認識 8,9k-近傍法、学習ベクトル量子化 概要:教科書の内容にそって、上記のアルゴリズムの勉強をします。 パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq View more presentations from sleipnir002 @Hiro_macchan : Rを用いた地理的情報解析 概要:Rを用いた地理的情報の解析について、ＲにもＧＩＳにも詳しくない人間ががんばった経緯を発表できればと思います。 @a_bicky: Rデバッグあれこれ 概要: 実用的なデバッグ方法を紹介できればと思います。 Rデバッグあれこれ View more presentations from abicky @ito_
R言語で構造方程式モデリング その1 - yokkunsの日記
行動科学などの領域では、重さや長さのように直接観測可能な特性だけでなく、「先高感」「知能」「ブランドイメージ」のように直接測定出来ない特性である構成概念（潜在変数）を扱う必要がある。 構造方程式モデリングは、構成概念や観測変数の性質を調べるために集めた多くの観測変数を同時に分析するための統計的方法。 構造方程式モデリング 多変量解析の1手法 第2世代の多変量解析 伝統的な統計手法を下位モデルとして実行可能 因子分析法 多変量解析 パス解析法 時系列解析 etc... 変数の分類 方程式モデルには、様々な種類の変数が登場するため、ここでは、3つの観点から分類しその性質を確認する 観測変数と潜在変数 観測変数 : 直接観測出来る変数。 潜在変数 : モデルに導入した直接観測出来ない変数。構成概念 構造変数と誤差変数 構造変数 : 考察の対象となっている構成概念を含んでいる変数 誤差変数 : 考
Pigのインストール - yokkunsの日記
Pigパッケージの配置 $ tar zxvf pig-0.8.1.tar.gz $ sudo mv pig-0.8.1 /usr/local/ $ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/pig-0.8.1 $ sudo ln -s /usr/local/pig-0.8.1 /usr/local/pig Pig環境設定 $ export PIG_HOME=/usr/local/pig $ sudo -e /etc/bashrc ... export PIG_HOME=/usr/local/pig #追記 $ export PATH=$PATH:$PIG_HOME/bin $ sudo -e /etc/bashrc ... export PATH=$PATH:$PIG_HOME/bin #追記$ sudo -e /usr/local/pig/conf/p
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
第1回 にこにこテキストマイニング勉強会に参加してきました。 第1回 にこにこテキストマイニング勉強会 : ATND AntiBayesian : 「テキストマイニングの歩き方」 すみません、遅刻して、入ってすぐ終わってしまいました。 内容としては、前回のTokyo.Rでの発表に近い感じだったのかなと思いました。 toilet_lunch : 「ゆるふわテキストマイニングをしてみよう」 資料 : http://toilet-lunch.sakura.ne.jp/nicoTextMining01.pdf 評判分析のツールを作った http://toilet-lunch.shisobu.in/search.cgi 何をしているのか 入力されたセイン名でtwitterのログを検索 検索された発言から、製品を評価しているらしいものを選択 発言にポジティブらしさ、ネガティブらしさの点数をつける 表示
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