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概要 クラスタリングは簡易であり，有益な結果を得やすいデータ分析の手法です． もともとネットワーク構造のであるデータはもちろんのこと，ネットワーク構造でないデータに関しても距離関数を定義することでネットワーク化し，クラスタリングをすることができます． このエントリではクラスタリングを行い，その結果を可視化する方法について紹介します． ネットワークとは そもそもネットワーク構造とはなんでしょうか？ 一般的にはノードとエッジから構成されるデータのことであり， エッジには方向がついていたりついていなかったりします 方向があるものを有向グラフ, ないものを無向グラフといいます． エッジに重みがあるものもないものもあり，あるものを重み付きグラフといいます． クラスタリングとは データの集合をいくつかのまとまり(部分集合)に分けることです それぞれの部分集合がある共通の特徴を持つように分けます ネット

Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。

はじめに Machine Learning Advent Calenderの25日目の記事です。2015年も終わりですね ネタに悩んでいたのですが，最近社内勉強会でトピックモデル本の輪読をやっている中で， 改めてサンプリングって難しいけど大事だよなぁと感じたので いろんなサンプリングについて調べてまとめようと思います． 筆者について Gunosyという会社のデータ分析部というところで，世の中に最適にニュースを届けるためのロジックを構築したり，ユーザ行動の分析をしたりしています． あと東京大学の博士後期課程で業務の傍ら研究活動もやっています． 専門分野はコンテンツ評価・ユーザ行動分析で，そのために機械学習を用います．ユーザ側です．論文読んで実装したりはします． 統計については機械学習やデータ分析の文脈で学習・利用をしていますが，専門と名乗れるようなものではありません． 本エントリはそのような

はじめに 本エントリではバンディットアルゴリズムの各手法について，実際のユースケースを想定したシミュレーションを行うことで，それぞれの手法の特徴を把握すること目的とします． バンディットアルゴリズムについて日本語でよく参照されているのは以下のQiitaの投稿でしょうか． http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 また以下の資料では各手法の詳細や特徴，簡単なシミュレーションも紹介されています． http://www.slideshare.net/greenmidori83/ss-28443892 上記の資料の手法の紹介はとてもわかりやすいので本エントリでは手法の紹介は特にしません． 想定するユースケース あなたは今1万回表示されてクリック率が1.2%出ている広告を1クリック60円で運用しています． もっとクリックされる広告を見つける

はじめに Gunosy Advent Calender 6日目を担当します，Gunosyの関と申します． Gunosyではデータ分析部に所属し記事配信ロジックの開発やログ解析によるユーザ行動分析を主に担当しております． また博士後期課程に在籍しておりウェブマイニングを中心とした機械学習応用の研究の取り組んでおります． 本エントリではソフトウェアエンジニアとして働く過程で身につけた開発手法を， 自分なりに研究活動に活用しながら得たコード管理に関するノウハウを公開するものです． 研究者向けのコーディング技術については各研究室で伝承されているノウハウはあるものの， まとまった資料やそれに伴う議論などは少ないのが現状であると考えております． そしてその研究室でのノウハウもエンジニアとしての経験の少ない学生や研究者によって作られたノウハウであり， 近年急速に進歩しているソフトウェア開発ノウハウに対し