ビューティフルデータ (THEORY/IN/PRACTICE) 作者: Toby Segaran,Jeff Hammerbacher,堀内孝彦,真鍋加奈子,苅谷潤,小俣仁美,篠崎誠出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/02/28メディア: 大型本購入: 24人 クリック: 493回この商品を含むブログ (15件) を見る表紙のキウイ断面が正直受け入れがたいのですが，ビューティフルデータは様々な業界の人が「俺のとこではこんなイカシタシステムでこんなイカシタデータを触ってこんなイカシタ結果を出してるぜ！お前らもなんか見せてみろよ！HAHAHA！」とGAHAHAと大声で主張しているエッセイ集である．数式やコードの知識は無くても十分に楽しめるのでデータの重要性とかをアピールするための資料としてもいいはず．俺は業界人ではないし，勉強会に出席する事もほとんどないのでそういった現場の
本当はリンク予測の話として書きたかったが，優勝チームの手法及びそれに対する反応が面白かったのでメモ． 三行まとめ リンク予測のコンペティションが行われた 優勝チームは(データの出処となっていた)Flickrをクロールし，匿名化(anonymize)されていたテストデータを実データと結びつける(deanonymize)事により予測精度を向上させた 優勝チームの手法が公開され，公式フォーラムで「これは問題ではないか？」と言われる 背景 最近見つけたのだが，Kaggle: Your Home for Data Scienceというサイトでは常時賞金が出るデータコンペティションが行われている． 企業や研究者がデータを提供し，分析者がそれを分析する．企業は最終的には賞金を出し，データに対する知見を得る，みたいなアウトソーシングであると公式サイトでは説明がされている． Companies, gover
2007年、ニューヨークから非常に面白いスタートアップが登場しました。写真共有サービスのFlickrを共同創業したCaterina Fake氏、そして起業家兼、個人投資家で以前SkypeやFoursquareに投資をしていたChris Dixon氏が手を結び、新しいレコメンデーションサイトにチャレンジをしたのです。 それがHunch (=直感)です。彼らは、ユーザーがキーワードを入力する従来の検索エンジンに変わって、より自然に、そして的確に人々の意思決定をサポートする「レコメンデーションエンジン」の開発を試みました。 ご存知、FacebookやTwitterなどのサービスを通して、人と人の繋がりは「ソーシャルグラフ(人間関係図)」として可視化されましたが、Hunchの着目点は違います。彼らは、ただの友達や同僚だけではなく、同じ趣味や嗜好を持った人々同士を「テイストグラフ(趣味をベースにした
【報道発表資料】 株式会社 KDDI 研究所 2010 年 9 月 27 日 「つぶやき」から投稿者のプロフィールを自動推定する技術の開発に成功 ～口コミ投稿者の年齢や性別、趣味などが推定可能に～ 株式会社 KDDI 研究所（本社：埼玉県ふじみ野市、代表取締役所長：秋葉 重幸）は、イ ンターネット上のブログや掲示板に投稿された文書を解析することで、投稿者のプロフィ ール（年齢、性別、職業、出身、趣味など）を自動推定する技術を開発しました。本技術 を評判解析技術に適用することで、商品やコンテンツに対して年代や性別などのプロフィ ールごとに、どのような意見を持っているかが分かるようになり、マーケティングへの応 用が可能です。 【背景】 近年、インターネットの普及により Twitter のようなミニブログや Web 掲示板などを通 して、 一般ユーザが情報を発信する機会が増えています。 商
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 経営情報学会関西支部 株式会社 玉屋 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 ファッションは実に多くの要素を持つデータとして分解することが可能であり、それに基づいて行われる人間の選択は大変興味深いものがあります。一般のPOSデータでは、単に商品名（あるブランドのスーツなど）と売上高はわかるものの、その商品がなぜ選択され、どうして人気があるのかといったことは、なかなかそれだけではわかりません。実際には、商品の色の状態、模様、形などを表現している画像データ、商品の特性、そしてそれを選択した人の個人属性や嗜好などは、商品選択に大きな影響を与えることが予想されます。このようにできるだけ多くのファッション選択にかかわる要素に特化したデータは調べた限り利用できるものはないため、本研究部会では、でき
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２．表のデータをファイル名"tomatodata.csv"（カンマ区切り）で保存します。 データNo.,葉枚数,草丈cm,最大葉長mm,第２花房直下茎径mm,収量g 1,19.2,115,40.4,9.7,5099.7 2,18.7,107.6,40.4,10.4,5737.5 3,19.3,105.8,36.7,9.2,4807.2 4,19.5,109.2,40.5,11,5877.8 5,19,102.6,38.5,10,5166.0 6,20.8,110.8,38.8,9.1,5267.5 7,20.5,116.3,37,10.8,5473.5 8,20,114.1,35.2,9.7,5590.2 9,19.1,95.3,33.2,8,4619.8 10,17.5,99.9,33.7,9.1,4890.0 11,19.2,106.3,3
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