Text Mining and Analytics
This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort. Detailed analysis of text data requires understanding of natural language text,
Text Retrieval and Search Engines
Learn new concepts from industry experts Gain a foundational understanding of a subject or toolDevelop job-relevant skills with hands-on projectsEarn a shareable career certificate Recent years have seen a dramatic growth of natural language text data, including web pages, news articles, scientific literature, emails, enterprise documents, and social media such as blog articles, forum posts, produ
自然言語処理入門本について書いたら、素敵な書籍リストを頂いた - あれもPython,これもPython
id:mamoruk さんより自然言語処理を学ぶ書籍を紹介していただきました。 ありがとうございます。 http://cl.sd.tmu.ac.jp/prospective/readings 自然言語処理 機械学習 ウェブマイニング に分かれており、非常に参考になります。 また、mamorukさんの監修なさっている本が3/5(明日!)発売予定なので、 手にとってみようと思います。 自然言語処理の基本と技術 (仕組みが見えるゼロからわかる) 作者: 奥野陽,グラム・ニュービッグ,萩原正人,小町守,イノウ出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2016/03/05メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る mamorukさん自身の紹介記事はこちら 技術から基本を学ぶコンセプト 以下読んだことある本について感想など。 集合知プログラミング 集合知プログラミング 作者:
Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines
Information retrieval is the foundation for modern search engines. This textbook offers an introduction to the core topics underlying modern search technologies, including algorithms, data structures, indexing, retrieval, and evaluation. The emphasis is on implementation and experimentation; each chapter includes exercises and suggestions for student projects. Wumpus, a multi-user open-source info
Advances in Machine Learning and Data Analysis
Mahyar A. Amouzegar Dept. Chemical Engineering, California State University, Long Beach, USA Offers the state of the art of tremendous advances in machine learning and data analysis Serves as an excellent reference text for researchers and graduate students, working on machine learning and data analysis Contains sixteen revised and extended research articles written by prominent researchers
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
Lectures: Web Engineering
講義情報/ウェブ工学 ウェブ工学 豊田正史(生産研) 電子情報学専攻, 2009 冬, 月 14:45-16:15 講義内容 輪講形式で行う。発表は20分＋質疑応答5分。発表論文を変更したいときはすぐに申し出ること。資料の印刷は必要ない。プレゼンテーションファイルを発表後に豊田あてに送付すること。本ページにて公開の予定。 Data Mining: 9 Social Networks: 5 Search: 4 UI and Mobile Web: 5 Rich Media: 4 Semantic/Data Web: 1 Security and Privacy: 2 10/05 イントロダクション 資料 10/19 藤原靖宏: [Data Mining] Chuan Xiao , Wei Wang , Xuemin Lin , Jeffrey Xu Yu. Efficient similar
Computer Science Books Online
Theory of Computation Information & Coding Theory Algorithms & Data Structures Programming Language Theory Concurrent, Parallel & Distributed Systems Databases & Information Retrieval Artificial Intelligence Computer Architecture & Engineering Computer Security & Cryptography Computational Science Information Science Software Engineering A Balanced Introduction to Computer Science by David Reed, 2
Read It: Search User Interfaces
Read the Book The full text of this book can be read free of charge. Select a chapter: 0: Preface: an overview of the structure of the book, and a guide to who should read which parts. 1: Design of Search User Interfaces: introduces the ideas and practices surrounding search interface design, places modern design in a historical context, and summarizes design guidelines for search interfaces. 2: E
高校生のための情報理論入門
☆HOME☆ ☆数学のいずみ☆ 高校生のための情報理論入門 @Author Masasi.Sanae @Version 1.02;2002.3.16 ０．はじめに 情報化社会においては発信者から受信者への情報の伝達が重要な役割を果たします。更にその情報の伝達を如何に効率よく行うか，如何に正確に行うかが重要となります。そうした分野を対象としているのが「情報理論」と呼ばれているものです。 情報理論を支えているのが数学の確率・統計に関する基本的な理論です。身の回りを取り巻くディジタルな世界を情報理論を通して解析し，実生活に直結する話題であることを体感してみましょう。 1．確率の基礎知識 1_1 集合 あるものの集まりを集合という。集合は要素（元）から成り立っている。 A={a1，a2，a3，・・・an} 任意の集合Sの要素の一つをxとするとき，xは集合Sに属するといいx∈Sのように表す。また，
Search Engines: Information Retrieval in Practiceを読む - シリコンの谷のゾンビ
Information Retrieval in Practice 作者: W. Bruce Croft出版社/メーカー: Pearson Education発売日: 2009/05/01メディア: ペーパーバック購入: 2人 クリック: 56回この商品を含むブログ (4件) を見る IR分野の大御所による教科書． 2月に発売されたはずなのになかなか手に入らなかった．どうやらInternational ed.の出版に時間がかかっていた模様．Amazonで予約注文していたのだが，5月初旬のInternational版発売前に手元に届いたのはUS版．こちらはハードカバーだし，円高のときに購入したのでかなりお安く手に入った．ラッキー！ しばらく放置していましたが，ようやく読み始めました． さすがCroft先生たち．IIR並の読みやすい英語です．最初の方しか読んでいないのでなんとも言えませんが，構
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
IIR輪講＠はてな - Tous Les Jours 攻防記
IIR輪講＠はてなで、第２章（The term vocabulary and postings lists）を担当してきました。 作成した駄訳とスライド資料を置いときます〜。ご自由に利用いただいてかまわないです。 第２章で登場したアルゴリズムのうち、[postings list intersection via skip pointer]と[positional postings list] について、Rubyで実装してみました（訳文内に載せてあります）。 第２章邦訳（The term vocabulary and postings lists） 発表スライド（OpenOffice Impressフォーマット） 原文はこちら: http://www-csli.stanford.edu/~hinrich/information-retrieval-book.html
カーネル多変量解析（赤穂昭太郎・著） - Loud Minority
カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)posted with amazlet at 09.04.01赤穂 昭太郎 岩波書店 売り上げランキング: 107675 Amazon.co.jp で詳細を見る機械学習やデータマイニングで、近年頻繁に用いられるカーネル法に着目した本。機械学習の教科書として、パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測(通称・PRML)が褒められている所を見る。PRMLが非常に良く書かれており（レベルが低いとは言わない。あちこちで褒められているのが不思議なくらいレベル高い読者を想定していると思う）、翻訳も、さすがに専門家が集まって訳していて、良く訳されており、機械学習の入門書として納得がいく。しかし、機械学習一般というより、日本語版の副題にあるとおりベイズ統計から見た機械学習と考えられる程、ベイスに寄っていた。それに
Gaussian Processes for Machine Learning: Contents
Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams MIT Press, 2006. ISBN-10 0-262-18253-X, ISBN-13 978-0-262-18253-9. This book is © Copyright 2006 by Massachusetts Institute of Technology. The MIT Press have kindly agreed to allow us to make the book available on the web. The web version of the book corresponds to the 2nd printing. You can buy the book for a list price of 50.00 US$ or 40.00 UK£
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Jimmy Lin » Data-Intensive Text Processing with MapReduce
http://mitpress.mit.edu/catalog/item/default.asp?ttype=2&tid=12112
加藤 和彦 Kazuhiko KATO, Dr. Prof.
TokyoTech Be-TEXT 統計的機械学習 生成モデルに基づくパターン認識 | Ohmsha
Ｗｅｂラーニングプラザ 技術者 eラーニング （独）科学技術振興機構 無料