解説・講義資料 - Toshihiro Kamishima
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]：機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要：分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map：人工知能，機械学習，およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング：4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 機械学習・データマイニングにおける公平性 [人工知能学会誌 2019]：アルゴリズム決定の公平性に関する議論 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering pot
各種レコメンドアルゴリズムの特徴・計算方法まとめ
各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
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