Python用機械学習ライブラリscikit-learnと形態素解析IgoをHeroku上で動かしてみる - euphonictechnologies’s diary
動機 Python用の機械学習ライブラリscikit-learnは機械学習がさっぱりわからない私のような素人にも機械学習が使えるというすごいライブラリだ。正直大学時代に機械学習概論の単位を落としかけて以来、あまり寄り付かないようにしていたのだけれど、データサイエンティストっていうのは話しによればお金になるらしい。というわけでそういうスケベゴコロ満開で機械学習ライブラリに何かデータを分析させてみようと思う。 今回のモチベーションは http://blog.parosky.net/archives/2212 でツイートの文章クラスタリングを見たので、ここのところを2chのレスに変えてやってみよう、というだけの話。それだけでは華がないので、PaaSサービス上で動かしてみたいな、というところ。つまり今回目指すのは scikit-learnを使っての文章クラスタリング scikit-learnに文章
Webサービス作ったので作業の流れを紹介してみる - 今日学んだこと
Twitterのフォロワーさんが「こんなサービスあったらいいな」と呟いておりまして。 いっちょ俺が作るか！という事で、作業記録を残してみようかと思います。 最近MacをOS再インストールし、ほぼまっさら、xcode(使わないけどgit有効化に必要)とemacsだけが入ってるような状態からのスタートです。 Webサービスってどうやって作っていくんだろと思われてる方の参考になれば幸いです。なお、いつもの通りDjango&Heroku構成です。 ※これ見て何かを作れるという訳ではなく、こんな流れで作ってるよという説明ですので、詳細は結構省き気味です。 ※作るときのポイントを先に言ってしまいますが、いきなり完成系を目指すんじゃなくて、ちょっと作って動かしてを繰り返すのがポイントになってくるんじゃないかなと思ってます。僕はSI屋なんですが、新人君とかでもいきなり全部コーディングして、いざ動かすと動か
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