第12回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 12th)－機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/06/19 "第12回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−機械学習MapReduce・大規模R解析 祭り−"を開催しました。 第12回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 12th)−機械学習MapReduce・大規模R解析 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
Mahout RandomForest Driver 実装法 -大規模分散 機械学習・判別 - - hamadakoichi blog
Apache Mahout は、Hadoop上で動作する大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリ。 Random Forest は大規模データで高精度の分類・判別を実現するアルゴリズム。 Random Forestを、"R言語での実行のように容易"に "大規模分散 学習・判別"できるように、 Mahout を用いた各種 Driver を実装しました。 以下に実行方法、実装を紹介します。 org.mahoutjp.df.ForestDriver Random Forest の分散学習から、分散判別、判別結果出力、および、精度評価まで行う Driver。 org.mahoutjp.df.ForestClassificationDriver 生成された Forest Modelを用いて、分散判別、判別結果出力、および、精度評価まで行う Driver。 両 Driver とも、1コマンドで
R言語プログラミング： データ型・操作 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング言語である R言語のデータ型・操作をソースコードを用い紹介する。記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、そのまま実行可能である。 R Consoleでの実行例 (Rのインストール・環境設定はこちら) EclipseでのR-Scriptとしての実行例 (RをEclipseで実行するための方法はこちら) R のデータ型 Rのデータ型には integer(整数), numerical(実数), complex(複素数), character(文字), logical(論理)、および、Vector(ベクトル), matrix(マトリクス), data.frame(データフレーム), array(配列), list(リスト)がある。以下にそれぞれ説明する。 Vector 1次元(1行または1列)のデータセットを Vector
R言語で MapReduce −Hadoop Streaming− - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニングに特化した言語である R言語。 Hadoop Streaming を使った R言語でのMapReduce実装を以下に紹介。 Hadoop Streaming で標準入出力を用いデータの受け渡しを行い、files オプションで R の mapper, reducer を配布し実行。 例えば、WordCountはR言語のMapReduce実装で以下のように書ける。 mapper.r #!/usr/bin/Rscript con = file(description="stdin",open="r") while (length(line <- readLines(con, n = 1, warn = FALSE)) > 0) { line <- unlist(strsplit(line, "\t")) for(word in line){ cat(sprintf("%
第７回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/09/26 "第７回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第７回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−: ATND 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 [Twitter:@karubi] さん、[Twitter:@rinzo_rinrin]さん、 [Twitter:@nakamuu_m]さん、[Twitter:@yanaoki]さん、[Twitter:@ajiyoshi]さん、[Twitter:@yokkuns]さん、[Twitter:@buhii]さん、[Twitter:@doryokujin]さん、一緒に運営をしてくれた[Twitter:@yanaoki]さ
第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/08/22 "第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−: ATND 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 [Twitter:@karubi] さん、 [Twitter:@hirosuke_asano] さん、[Twitter:@satully]さん、[Twitter:@yamaz] さん、[Twitter:@mmlab_jp] さん、[Twitter:@oshiro40] さん 、ありがとうございました。運営進行を一緒にしてくれた[Twitter:@yanaoki]さん、HDのUSTREAM配信してくれた[Twitter:@bm
第１回 自然言語処理勉強会＠東京 に参加してきた - hamadakoichi blog
「第１回 自然言語処理勉強会＠東京 (#tokyotextmining)」(id:nokuno さん主催) に参加してきた。 ATND: 第１回 自然言語処理勉強会＠東京 : ATND Google Group: Google グループ 素敵な会でした。主催者のid:nokuno さん、講師の id:sleepy_yoshi さん、id:n_shuyo さん、[Twitter:@PENGUINANA_] さん、 [Twitter:@suzuvie]さん、ありがとうございました。 また素敵な会場提供して下さった 株式会社ミクシィさんにも感謝。 以下、ツイートまとめ(Togetter)、各講師資料、メモ、の覚書き。 Togetter 第１回 自然言語処理勉強会＠東京 (#tokyotextmining) - Togetter FSNLPの第1章を読む (id:nokuno, [Twitter:
第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5) −WEB解析・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/06/20 "第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5)−WEB解析・最適化祭り−: ATND Google グループ 会場写真（id:bob3 さんに感謝) 会場提供して下さった 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 id:gogokarubi さん、id:yanashi さん、yanaoki さん、 id:bob3 さん、takenobtabi さん、 ohsada さん、id:yokkuns さん、 lumin さん、 id:rti7743 さん、 id:isogaya さん、bm さん、感謝しております。今後も「データマイニング+WEB 勉強会＠東京」を、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思いま
第４回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#4) −WEB祭り−を開催しました−「ソーシャルウェブ と レコメンデーション」 - hamadakoichi blog
2010/05/16 "第４回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第４回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#4)−WEB祭り−: ATND 「ソーシャルウェブ と レコメンデーション」の"講師資料"と"推薦文献" 各講師の講師資料 (※5/20追加) ツイート (※5/20追加) 参加者の声・改善策・次回開催 (※5/20追加) をまとめました。(※「ソーシャルウェブ と レコメンデーション」の講師資料では当日の資料に、補足資料、推薦文献・推薦動画等の資料追加も行っています。) 素敵なトークを提供してくれた id:gogokarubi さん、id:yanaoki さん、id:nokuno さん、id:oga_shin さん、ありがとうございました。また会場提供してくださったSPSS @iakiyamaさん、柳沼さん、当日の受付
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