コンピュータが政治をする時代(あるいは，行列とテキストの結合モデル)について - a lonely miner
前回のVanishing Component Analysisに関する記事が思いのほか好評だったようで， なんか自分に対してのハードルあげちゃった感あったり，記事冒頭でデブとか書くんじゃなかった・・・（ハハハ）と後悔してたり．．． いつもどおり肩肘はらずに書きますね．例によって，マンスリー読み会で紹介した論文について． “Joint Modeling of a Matrix with Associated Text via Latent Binary Features” XianXing Zhang and Lawrence Carin , NIPS 2012. Joint Modeling of a Matrix with Associated Text via Latent Binary Features from Koji Matsuda 行列と，その列or行に紐づいたテキストが存在
Giraph - Welcome To Apache Giraph!
Apache / Giraph / Welcome To Apache Giraph! Last Published: 2020-08-11 | Version: 1.4.0-SNAPSHOT Welcome to Apache Giraph! Apache Giraph is an iterative graph processing system built for high scalability. For example, it is currently used at Facebook to analyze the social graph formed by users and their connections. Giraph originated as the open-source counterpart to Pregel, the graph processing a
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
2013/05/18に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間（day）と、縦軸はUUです。
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
The science of science
COMPUTER scientists have long tried to foist order on the explosion of data that is the internet. One obvious way is to group information by topic, but tagging it all comprehensively by hand is impossible. David Blei, of Princeton University, has therefore been trying to teach machines to do the job. He starts with defining topics as sets of words that tend to crop up in the same document. For exa
第7回 討論会資料 - 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM)
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 討論会「データ分析からうまれる、広がる研究と交友の輪」 「データに関わる人たちのすれちがい」神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 発表資料のダウンロード 手法を作る人の間のすれちがい 機械学習（有用性）統計（妥当性）データベース（効率性）をそれぞれ重視 実用的なデータ解析にはどれも重要な要素なので，あまり一つの要因にはこだわりすぎない 手法を作る人と使う人のすれちがい データ分析のときに何を重視するか？ 作る人：分析手法に思い入れがあるので，解析手法が正しく使われ，結果が妥当であることを重視 使う人：データに思い入れがあるので，データから期待した結果がでることを重視 データ分析はデータのモデリング次第で結果が変わる 「あるモデルという見方の下では，こういうことがいえる」ということしか帰納的にはいえない 作る人：そん
11データマイニングの誕生
[ ] データマイニングって何？ 「データマイニング」という言葉を初めて聞いた頃（1996年）から現在に至るまでの印象を交えてまとめてみました。 はじめに 誕生の背景 データマイニングの範囲 データマイニングの定義 統計解析といった従来手法とどこが違うの？ データから知識獲得までの実際の流れ 近年、蓄積された大量のデータからビジネスに活用できる有用な情報を取り出す技術として「データマイニング」が注目されています。 言葉だけ聞くと「夢のような素晴らしいお話」ですが、現実は泥臭い作業の連続です。また汎用性が低く、常にカスタマイズしながら取り組まなければならず高度な専門知識が必要になります。さらに質の高いデータマイニングを行うため莫大な費用がかかることもあります。そこまでして何故データマイニングに取り組むのでしょう？ 本ページでは、その背景を中心に考えてみます。 社会的背景
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