データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
オンライン凸最適化と線形識別モデル学習の最前線 - Preferred Networks Research & Development
内容は線形識別モデルの学習について（Perceptron, PA, CW, AROW, NHELDとNLP2010のtutorial + 最新のアップデート. 更新式が整理されています）、オンライン凸最適化のregret解析、sublinearなSVMの学習の話です。最近公開したjubatusの中の学習アルゴリズムの解説でもあります。 コスト関数が凸である場合のOnline Gradient Descentのregret解析の証明は美しかったので、普通はこういうのはプレゼンではやらないとおもうのですが紹介しました。 Sublinearの学習の話は今後いろいろ発展しそうです。各学習例に動的に重みをつけて優先的に学習する方法は直感的にはできそうだと昔考えてたのですが、こういう形できれいに定式化できるのだと感心しました。 IBISはそこそこ参加していますが、毎年新しい分野の問題が登場してきて面白
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