進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
＠ITイベントカレンダー
平素よりイベントカレンダー＋ログをご利用いただき、誠にありがとうございます。 イベントカレンダー＋ログは「IT・製造業・ビジネス関係のイベント（セミナー・展示会・勉強会・コンテスト・Webイベントなど）を開催する企業・コミュニティが登録したイベント情報のポータルサイト」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、イベントカレンダー＋ログのコンセプトに共感をいただき、適切なイベント情報をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、イベント情報の入手方法の多様化やイベント紹介サービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年6月30日（火）15:00をもちましてイベントカレンダー＋ログのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知ら
第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 19th)－データ徹底活用・機械学習 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2012/06/23 "第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−データ徹底活用・機械学習 祭り−"を開催しました。 第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 19th)−データ徹底活用・機械学習 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： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#19 (@horihorioさんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「
第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 17th)−分散機械学習・ビジネス展開 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2012/05/20 "第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−分散機械学習・ビジネス展開 祭り−"を開催しました。 第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 17th)−分散機械学習・ビジネス展開 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： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#17 (@horihorioさんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1
無料で読めるデータマイニングの教科書「Mining of Massive Datasets」
無料で読めるデータマイニングの教科書「Mining of Massive Datasets」 2011-03-31-3 [Algorithm] フリーで公開されてる Data Minig の教科書。PDF で入手可能。iPad で読んでいます。 - Anand Rajaraman and Jeff Ullman, "Mining of Massive Datasets" http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html Chapter 1 Data Mining Chapter 2 Large-Scale File Systems and Map-Reduce Chapter 3 Finding Similar Items Chapter 4 Mining Data Streams Chapter 5 Link Analysis Chapter 6
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