mahout/レコメンドシステムの作り方 - PukiWiki
プロジェクトの作成 † mavenを使ってレコメンド・アプリケーションを作成します。 最初に、プロジェクトを作成します。 $ mvn archetype:create -DgroupId=sample.recommendApp -DartifactId=recommendApp -Dversion=0.0.1 ↑ pomファイルの変更 † pom.xmlのdependecyに以下の項目を追加します。 <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-jcl</artifactI
Mahout 導入手順 - hamadakoichi blog
データマイニングで Mahoutも使い始めてみた。 Mahoutは、Hadoop上で動くデータマイニング・機械学習の各種アルゴリズムが実装されているライブラリ。 導入手順を以下に記載します。 第５回データマイニング+WEB勉強会＠東京で id:gogokarubi さんの手順紹介と第3回 パターン認識と機械学習(PRML)復習レーンでのアドバイスを含む、日頃からの karubiさんのアドバイスに感謝。 Mahout Download Mirror Apache Download Mirrors Version選択 http://ftp.riken.jp/net/apache/lucene/mahout/ 03を選択 JAR, Sourceのダウンロード JARもソースもダウンロードできる mahout-0.3.zip mahout-0.3-src.zip JARを入れる ダウンロードした
第１回パターン認識と機械学習(PRML)復習レーン で話してきた −第１章「多項式曲線フィッティング」「確率論」 - hamadakoichi blog
第１回パターン認識と機械学習(PRML)復習レーン (2010/05/01)で話してきた。 PRML 第１章 §1.1-1.2まで(P.1-31)の内容、「多項式曲線フィッティング」と「確率論」。 PRML復習レーン（第1回） : ATND 双方向形式の進行で質疑応答も含め150分ほどの進行。ホワイトボードを用い、皆で数式展開等行い議論を進める進行スタイル PRMLの素敵ですね。 私の双方向形式の講義進行で発言・質問して下さった方々、休憩中で話せた方々、どうもありがとうございました。 講師資料 当日の資料に指摘頂いた図表を追加し、資料公開しています。 パターン認識と機械学習 (PRML) 第１章−「多項式曲線フィッティング」「確率論」View more presentations from Koichi Hamada. AGENDA 自己紹介 多項式曲線フィッティング 確率論 確率密度 期
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
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