http://atnd.org/events/21050
第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 14th)－大規模分散データマイニング 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/10/16 "第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 14th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi] オープニングト
igraphパッケージの使い方 2.グラフオブジェクトのプロット - もうカツ丼はいいよな
プロット igraphパッケージにはグラフオブジェクト(igraphクラス)をプロットするためのplot.igraph()関数が用意されている．勿論，使う場合はplot()関数にグラフオブジェクトを渡すだけでいい． > ## plot.igraph()が用意されている > g <- graph.tree(15) > plot.igraph(g) > ## plot()にigraphクラスのオブジェクトを渡せば呼び出される > plot(g) デフォルトではノードの配置は毎回変わる(後述)． レイアウト デフォルトではプロットの際にノードはランダムに配置される．ノードの配置はplot()のlayout引数にノードの座標を与えることで操作できるが，この座標をアルゴリズムによって決定し出力する関数がいくつか用意されている．これらの関数はlayout.から始まる名前を持っている． > ## lay
第5回さくさくテキストマイニングに参加しました #さくテキ - nokunoの日記
第5回 さくさくテキストマイニング勉強会 : ATND データクリーニング入門 〜精度は細部に宿る〜 by toilet_lunch様 掃除は大事です！！ Unicode正規化 フィルタリング 第2水準の漢字は捨てる 短いツイートは捨てる URLは捨てる あなたの質問に答えてみた 〜疑問に対する応答〜 by gepuroさん イカ娘の記事から答えをマイニング Cabochaを使って係り受け解析 質問文から疑問詞を取り出す 本当に気持ちのいい全文検索〜Lucene/Solr入門〜 by AntiBayesianさん 検索エンジン入門 転置インデックス 適合率と再現率とF値 TF-IDF Lucene/Solr入門 Solrのインストール Schema設定：typesとfields gosenで形態素解析 ツイートをCSVで登録 まとめ 検索は大規模データ時代には必須 全文検索，転置インデック
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
