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データマイニングに関するnurseのブックマーク (6)

  • データマイニングで理想の彼女をGetだぜ! - 発声練習

    ある国際会議のkeynote Speechの中で紹介されていた話。非常に面白かった。 Wired: How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True Love 「いまどきの若い男は、なんでもコンピュータか!」とか思われるかもしれないけど、何をしたのかを読んでみると「これって、単なるナンパの方が楽だったんじゃないか?」と思わされる。 登場人物のスペック この人の経歴がアメリカ的。 名前:Chris McKinlay (35歳) 経歴 2001年:Middlebury College を卒業。専攻は中国語 同年:世界貿易センターで中国語から英語への翻訳のアルバイト。アルバイトを辞めた5週間後に9・11。 〜2002年:その後、友達に誘われて、an offshoot of MIT’s famed professional blackjack team に

    データマイニングで理想の彼女をGetだぜ! - 発声練習
  • 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、

    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!
  • 靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 - あんちべ!

    やぁ。4月も終わりだというのに、いやに寒い日が続いてるね、元気かい? 面白い話がtwitterに流れていたので紹介したい。 日経コンピュータの話。ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析した屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れるw。 https://twitter.com/yawachi/status/326460494154194944 これを見て君はどう思う? twitterでは皆がこのニュースに対して嘲笑を投げかけていた。 そりゃそうだろう、大金を掛けて誰でもわかることしか出てこないなんて、笑われて当然さ。 データマイニングってのは、やっぱり、もっとこう、あの有名な「おむつとビール」ような意外性のあるものじゃないとね。 そう、データマイニングに必要なのは意外性だ! あの屋は全く馬鹿なことをしたもんだ、ゲラゲラ! OK、笑いが取れたようなので、もう一つ同じような話

    靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 - あんちべ!
  • 究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.

    ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか!ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ!」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて1千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推

    究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
  • 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

    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
  • 『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』-Hadoop Conference Japan 2011- #hcj2011

    『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』-Hadoop Conference Japan 2011- #hcj2011 2011/02/22 [登壇後エントリ] :" 「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」-Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました " http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20110222/p1Read less

    『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』-Hadoop Conference Japan 2011- #hcj2011
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