Apache Mahoutの使い方：テキスト分類のアルゴリズムを活用する
ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
ポータブルなWebアプリケーション - naoyaのはてなダイアリー
140文字で書ききれなかったのでブログに殴り書き。 Heroku のアプリケーションを人に渡す 昨日、「naoyaさんが作ってるiOSアプリのバックエンドサーバーに相乗りさせてもらえないか」という話をいただいた。自分でも同じようなAndroidアプリを作っているけど、サーバーサイドは作ってないからということらしい。 対して「githubにコードあるからgit cloneしてheroku pushすれば動くし、自分で heroku にデプロイしてよ」と応えた。相乗りしてもらってもよかったのだけど、こちらでコードを書き換えたりメンテしたときに先方のアプリが停止することを考えると同じコードベースでサーバーは自分で立ててもらう方が何かと良い。 対象になったソフトウェアは Heroku で動かしていたので、Heroku Ready な形、つまり、必要な外部パッケージの一覧やサーバーの起動手順なんかは
ポータブルなwebアプリケーションとそのインフラの未来の一考
naoya さんのポータブルな Web アプリケーションを受けて最近思ってることをば。140 文字で時々書いてるんだけど、まとまりがないので一回まとめておきます。 12-factor app ステートフルなアプリケーションについては、Heroku の人が提唱してる 12-factor app というのが現在の状況をよく表してます。 The Twelve-Factor App The Twelve-Factor App（日本語訳） Heroku や他の PaaS によってもたらされたこうした一種の”制約”によって、アプリケーションの新しいカタチが生まれてきています。引き算によって新しい価値が生まれてきているわけですね。 とはいえ、PaaS は PaaS でそれぞれに独自の仕様を持っているわけですが、Heroku の buildpack という仕組みを使って、Heroku とインタフェース仕様
Fluentdとはどのようなソフトウェアなのか - たごもりすメモ
Fluentd というソフトウェアがある。日本国内ではそこそこ話題になってきたが、何ができるのか、何に使うと嬉しいのか、何に使えるのか、という点について詳細をよく知らないという人もおそらくまだ多いことでしょう。 なので、簡単にまとめる。 http://fluentd.org/ なお以下の個別項目ごとに書いていくが、その手前にまとめを置いておくので忙しい人はそれだけ読むとよい。インストールや設定については導入部分については日本語の記事はもう多くあるので、触れない。 概要 できること ログの収集 センサデータ等の収集 汎用データ処理プロセッサとして 頻出ユースケース ログの収集 データの集約 簡単なリアルタイム集計 ソフトウェアとしての特徴 コア プラグイン 安定性 性能 開発体制 コミュニティ ぶっちゃけどうなの？ まとめ 現時点で、複数の場所に分散したデータや常に増え続けるデータの安全な転
パッケージユーザーのための機械学習(3)：サポートベクターマシン(SVM) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） PythonでSMO-SVM書き下すという宿題がまだ終わってないくせにこれ書いていいのか物凄く迷うんですが（笑）、R Advent Calendar 2013の12月6日分第6回の担当に当たっているのでついでに書いちゃいます。 なのですが。実はその12月6日は米ネバダ州・タホ湖畔で開催中のNIPS 2013に参加中*1でupできるかどうか分からない*2ので、タイムスタンプ変えて予めupさせてもらいました。ルール破っちゃってごめんなさい。。。 ということで、今回の参考文献はこちら。未だに評は分かれるみたいですが、僕が推すのはいわゆるSVM赤本こと『サポートベクターマシン入門』です。 サポートベクターマシン入門 作者: ネロクリスティアニーニ,ジョンショー‐テイラー,Nello Cristianini,Jo
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
TechCrunch | Startup and Technology News