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機械学習とデータ分析に関するyubessyのブックマーク (2)

  • LINEの既読スルーにランダムフォレストで立ち向かう。 - mirandora.com

    全国各所で猛暑日が続き、 facebookは野外フェスと海と海外旅行とビアガーデンの写真が溢れ始めております。 しかし猛暑だろうが極寒だろうが、 データ分析官は、週末のビールを信じて 黙々とパソコンに向き合う日々なはずです。 ところが、この週末ビールを阻む大いなる壁があります。 そう、もうお気づきかと思いますが、みなさんおなじみ”既読スルー”です。 飲みに誘ってもレスポンスが無いのですから飲みに行けません。(一人飲みをするには勇気が足りない) 「え?既読スルーて、友人の間でもカジュアルに起こる事なの?」と思った貴君、 私だってこの状態が当たり前だとは思っておりません。 メールコミュニケーションの時代は、返信が来なかろうが 「もう寝たんだろう」「海外旅行中なんだろう」「ケータイ紛失したんだろう」 「深爪してメールを打つのも困難なんだろう」などと、 あり得ないほどのオプティミストな思考が思

    yubessy
    yubessy 2015/09/11
    返答率じゃなくて参加率を予測したら便利そう
  • 魚でもわかるRandom Projection | さかな前線

    いきなり始まった「魚でもわかる」シリーズ. 今回は情報科学系の方向け. 次元削減のいち手法である「Random Projection」を簡単に紹介します. 具体的にやってること,できることはものっそ簡単で,こないだBoostアドベ記事を書き上げてから寝付けなかったのでふと思い立って取り組んでみたら一発ですごいちゃんとできたのでブログにまとめるに至った次第(そしてその日はそのまま寝付けずに昼間死ぬかと思ったという). 最初に知ったのはMIRU2011という,夏にあった学会でとある論文を読んだ時. もちろんわかってると思いますが,ツッコミ待ちです!! 次元削減とは 機械学習やデータ処理あたりの用語で,高次元データをその情報をなるべく保ったまま低次元に変換するタスクやその技術を指します. 具体的な手法として主成分分析(PCA)や特異値分解(SVD)あたりはこの分野の院生クラスなら必須教養レベルっ

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