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今日から使える! みんなのクラスタリング超入門
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第2回さくさくテキストマイニング勉強会で発表したk-meansに関する資料です。
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PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning(深層学習)の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。
一般向けのDeep Learning
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Koichi Hamada
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
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Yuya Unno
某所で機械学習の講習会(?)のようなものをしたときの資料です. 機械学習によるデータ分析について,アルゴリズムやツールの使い方*以外*の部分で 重要だと思うことを重点的にまとめたつもりです.
機械学習によるデータ分析まわりのお話
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Ryota Kamoshida
Rによるデータサイエンス13「樹木モデル」
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Takeshi Mikami
オープンソースの統計解析ソフトである『R』は、多様な統計手法での解析が可能かつ高度なグラフィックを備えており、数学だけでなく商業、医療など幅広い分野のデータ解析において役立てられています。本セッションでは『R』の基本の使い方から実際のデータマイニングの手法に至るまでを、データサイエンティストの視点からわかりやすくご紹介いたします。 ------ 『講師紹介』 山本 覚〔データアーティスト〕 データアーティスト株式会社 代表取締役社長 東京大学博士過程在籍時にアイオイクス株式会社のLPO事業に参画し、導入社数300社超のLPOツール「DLPO」の全アルゴリズムを開発。データマイニングを用いたウェブページの改善実績100社以上。論理化されたものはシステムで処理し、人が人にしかできない営みに集中する環境を作ることを理念として、データアーティスト株式会社代表に就任。
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト
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Satoru Yamamoto
昨今よく耳にするキーワード「ソーシャルグラフ」。その可能性・活用方法について様々な企業に注目されています。今回はその「ソーシャルグラフ」を「どうすればクラスタリングできるのか?」という観点で、グラフに対するクラスタリングの基礎を説明いたします。また、具体的なクラスタリング手法として Newman アルゴリズムをご紹介いたします。
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
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Atsushi KOMIYA
この続きでTheanoの使い方について簡単に書きました:http://qiita.com/items/3fbf6af714c1f66f99e9
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
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Ken Morishita
大阪Pythonユーザの集まり 2014/03 で発表した資料 http://connpass.com/event/5361/
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
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敦志 金谷
2016/6/7 みんなのPython勉強会で発表した資料です。 scikit-learnの初心者向けに、データのまとめ方やドキュメントを読む時の心構えについて書いてあります。
Pythonで機械学習入門以前
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Kimikazu Kato
このスライドの目的はルールベースは多くのプログラマができている。機械学習への橋渡しを詳細に解説することでツールとして機械学習を活用できる人を増やすことです。
ルールベースから機械学習への道 公開用
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機械学習を実際にビジネスで利用するに当たり、使いやすいツールを3つ厳選して紹介。
実戦投入する機械学習
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Takahiro Kubo
2017年1月27日、found it project勉強会で発表した資料です。 機械学習を勉強するためにどうPythonを役立てればいいかという話です。
Pythonを使った機械学習の学習
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Kimikazu Kato
画像認識は現在、仕事・趣味と幅広い場面で欠かせないものとなってきています。その手段として機械学習を用いることももはや常識的になっていると言っても過言ではなく、そのためのチュートリアルも数多くあります。 ただ一方で、機械学習のもとになる「学習データの作り方」についてはあまり情報がありません。 本編では、この「データの取り方、処理方法(下ごしらえ)」にフォーカスした解説を進めていきます。
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
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Takahiro Kubo
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4(参考資料追加、k平均法の解説追加など) 2015/04/20 ver1.5(最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加) 2015/04/21 ver1.6(EM法のアルゴリズム説明を追加) 2015/04/24 ver1.7(その他の性能指標を追加) 2015/05/19 ver1.8(ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング) 2015/05/25 ver1.9(EM法の初期データ画像を追加) 2015/06/07 ver2.1(セミナー用に修正) 2015/06/24 ver2.2(EM法の説明を追加) 2016/09/01 ver2.3(誤字修正) 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 Update
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レコメンドアルゴリズムの基本と周辺知識と実装方法
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