kajidaiの日記 - 新しいプログラミング言語を習得するための15の方法
↓で紹介されてた新しいプログラミング言語を習得するための15の方法についてhttp://forums.programming-designs.com/viewtopic.php?pid=3482I've working knowledge of a bunch of programming languages but job demands to learn a new language frequently in a short time. Instead of reading hundreds manual/book pages, I quickly read 10-15 pages of tutorial or primer. (As you know google is the best search engine to look for such stuff). I keep p
ホワイの(感動的)Rubyガイド
この本はホワイ・ザ・ラッキースティフ(why the lucky stiff)により愛情を込めて書かれた。 ~ 目次 ~ この本について コンニチハ、Ruby この本を開く 犬の話 赤い太陽が昇る 本はどのように始まるか (漫画のキツネと学ぶ)短時間の(そして願わくは辛くない)Rubyコース 言語と、言語で意味しているもの 品詞私がまだあなたのことを十分子供扱いして いなかったなら あなたの成長を促すための例題 そして短い旅はそっとクッション停止する 浮いている小さなコードの葉っぱ アンブローズにおけるステータスシンボルとしての葉っぱ 小さくてほとんど価値のないもの 妄想をつなぎ合わせる ブロックの奇跡 ルールを作るものと夢を生きるもの これは権利を奪われた人のため コンピュータのある城 娘のオルガン教師の話のつづき ヤギは映画を全部見たがっている 盗まれたくじ主 ルールを作る者たち 夢を
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
クラスタリング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Freeware† mloss:clustering Cluster Analysis & Finite Mixture Models @ CRAN Task View：統計処理ソフト R の関連パッケージまとめ RjpWikiの関連ページ RjpWiki:Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 RjpWiki:stats(R 統計)パッケージ中のオブジェクト一覧： 一般的な凝集型階層的クラスタリングのhclustやk-means法のkmeansといった関数を含む RjpWiki:CRANパッケージリスト： clusterパッケージには clara, agnes, diana, fanny, mona, silhouette, xclara のアルゴリズムが含まれる Cluster：クラスタリング (C，perl，python) figue：JavaScript で k-means法 と
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ
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
処理を実行中です
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
Loading...
