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
樹木や都市を自在に創造するチカラ - A Successful Failure
2011年08月21日 樹木や都市を自在に創造するチカラ Tweet 図1：樹木生成文法により自然でリアルな樹木が生育しているが、 上部から見ると制約条件として与えたSIGGRAPHのスペルが見える 今年もSIGGRAPHが開催された。そこで今年もSIGGRAPH発表論文の中から幾つかピックアップして本blogで紹介したい*1。本エントリで紹介するのは、スタンフォード大学の研究グループによるMetropolis procedural modelingだ*2。 高品質の3Dモデルを構築する作業は、数多くの研究成果のおかげでかなり簡略化がなされてきたとは言え、まだまだ困難であり、熟練したクリエイターでも数百時間という長い時間を必要とする。より簡単に3Dモデルを構築することを目的として、手続き型モデリング手法が提案されてきたが、本研究は現時点における一つの解を与えるものだ。感覚的にはPhotos
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