Tangelo·データをビジュアル化するためのWebフレームワーク MOONGIFT
外部に溢れる様々なデータを取り込んでWebアプリケーションを作るとあっという間に面白いものが作り上げられます。問題はそれをどう表示するかです。それによってインパクトが全く変わってくるでしょう。 そこで紹介したいのがTangelo、Webアプリケーションフレームワークです。特にチャート、マップなどビジュアル化に特化したフレームワークとなっています。 Tangeloの使い方 サンプルのアプリケーションが多数ありますので、それを見ていきます。 Flickrの写真をマッピングしています。 ノード同士のつながりをビジュアル化しています。動的にフィルタリングも可能です。 こんな細かい描画も。 地図上にデータをマッピングできます。 円グラフのデモ。マウスイベントに反応します。 こちらはちょっと変わったところで動的にデータを追加、描画するものです。 使われている技術としては、 JQuery D3 Boot
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
【男の浪漫】身長、体重およびスリーサイズを素性とした「アレ」のサイズを推定する実験 - Y's note
目次 実験の要点 データセットの作成 実験 5-Fold Cross Validationによる精度評価 予測 結論 Github 実験の要点 アダルトフィルタ実装に向けたA○女優リストの自動抽出 + α - Yuta.Kikuchiの日記 Multi-Class Classifier of Bra Size used as the feature value with vital statics - Yuta.Kikuchiの日記 ※本エントリーは2013年7月22日に公開したMulti-Class Classifier of Bra Size used as the feature value with vital staticsの続編になります。 好きな女性芸能人のスリーサイズは公開されているが、「アレのサイズ」(ブラサイズ)は非公開ということがよくあります。直接的なアレのサイズは公
SmartNewsを支える「さくらのクラウド」 | さくらのナレッジ
スマートニュースの大平と申します。ご縁が有りまして、当記事も含めて２回ほど「さくらのナレッジ」に記事を寄稿させていただくことになりました。よろしくお願いいたします。 弊社は創業１年ちょっとの、いわゆる「スタートアップ」企業ですが、そういった会社におけるさくらインターネットのサービスの使い方や、スタートアップ企業にとってのメリットなどについて語ることができればと思っています。 SmartNewsについて まず、弊社の提供しているサービスについて多少理解していただいた方が記事も読みやすいと思いますので、簡単に紹介させていただきます。 SmartNews（スマートニュース）| ニュースが快適に読めるスマホアプリ SmartNewsは、Twitterでつぶやかれる大量のWebページの解析に基づき、いま話題になっているニュース記事を快適なインターフェースで閲覧できるスマートフォン向けアプリケーション
詳しい人が読んでも楽しめる入門書は良書 - 武蔵野日記
先々週から妻が毎日お弁当を作ってくれるようになり、健康的な生活を送っている。食材や日用品は生協で注文している（iPad や iPhone で頼めるようだ）ので出歩かなくてよいのだが、頼むタイミングの問題でちょっと足りないものがあると、家の近くのスーパーまで買い物に行く。ときどきは歩いた方がいいので、ちょうどよいかもしれない。 そういえば、年末に出た「Python によるデータ分析入門」を読了。 Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理 作者: Wes McKinney,小林儀匡,鈴木宏尚,瀬戸山雅人,滝口開資,野上大介出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2013/12/26メディア: 大型本この商品を含むブログ (19件) を見るデータサイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わるという記事もあり、どんどんPythonの利用
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
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