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2010-09-26

[][] 第7回 データマイニング+WEB 勉強会東京 ( #TokyoWebmining #7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−を開催しました  第7回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 ( #TokyoWebmining #7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−を開催しましたを含むブックマーク  第7回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 ( #TokyoWebmining #7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−を開催しましたのブックマークコメント

2010/09/26 "第7回 データマイニング+WEB 勉強会東京"を開催しました。

第7回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−: ATND

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f:id:hamadakoichi:20100927232043j:image

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 @ さん、@さん、 @さん、@さん、@さん、@さん、@さん、@さん、一緒に運営をしてくれた@さん、ありがとうございました。今後も「データマイニング+WEB 勉強会東京」を、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思いますので、今後ともよろしくお願い致します。

次回は 11/14(日)開催予定です。みなさんぜひご参加下さい。


以下、講師資料一覧、ツイートまとめ、参加者の声、次回開催AGENDAです。

AGENDA:

O1.“Openinig Talk” (10分)

講師 : id:hamadakoichi @

O2."参加者全員自己紹介" (30分)

「はじめてでもわかる Random Forest入門 −集団学習による分類・予測 −」(発表20分 + 議論20分)

講師 : hamadakoichi @

関連:


バスケット分析入門 −相関分析マイニング−技術編」(発表15分 + 議論15分)

講師 : karubi @


・全商品が前提または、結論に入っている場合はルールにならないので排除する

・価値あるルールはわずかな数

・FP Growth 全組合せを作る必要がないので効率的 (2000年ぐらい)

・Support の順にTreeを構成

・FP Growth : Mahout Parallel FP Growth が実装

ニューラルネットで画像分類」(発表10分 + 議論 10分)

講師 : rinzo_rinrin (@

・bag-of-visual-wordsを特徴量としてニューラルネットワークに入力、画像分類。

Open CV

GAを用いた最適化の応用例:シミュレータ上のロボットの運動学習と体構造の進化」 (発表10分 + 議論10分)

講師 : nakamuu_m @

[メモ]

・合コンの席配置の最適化アルゴリズム

データマイニングコンテスト

・株自動売買システム


「はじめてでもわかるベイズ分類器 −基礎からMahout実装まで−」 (発表 10分 + 議論 10分)

講師 : yanaoki (@

[メモ]

集合知プログラミング 6章: ベイズ分類器。Rubyで実装。

・Mahout : ベイズ分類

 -Naive Bayes

 -Cpmplementary Naive Bayes

・入力準備・学習・評価フェーズに Hadoop 利用。

・Classifier (Mahout 用意)

自炊漫画の濃度研究」(発表10分 + 議論10分)

講師 : ajiyoshi @


・漫画濃度の線形増加。

・だいたいあっている。

「初めてでも分かるヘッジファンド入門」(発表 20分 + 議論 20分)

講師 : yokkuns @

CAPM モデル

・βはどう決めるか

統計的ペアトレー

・価格が同じように動く

 ・真の価値はおよそ同じ

 ・係数が同じ

・同じ動きの算出。

 ⇒相関を見る。


ソーシャルアプリでの Amazon Elastic MapReduce 活用事例」(発表15分+議論15分)

講師: buhii @

Amazon Elastic Mapreduce。 20インスタンスまで。各インスタンスで small, big等選択。

 最大 20 インスタンスで 160 CPU

・ゲームユーザーが何日後アプリに来なくなったか。

「明日から始めるログ解析 – Hadoop とMongoDBを活用したソーシャルアプリ解析-」(発表20分 + 議論20分)

講師: doryokujin (@

・15億PV

・おみせやさんログ解析

・Game のセーブデータ。Cassandra 18 ノード

Hadoop の利用。

・ユーザーのグループ分け。どのくらい継続しているか、課金帯はどうか。

 −継続期間(やめた、1週間未満、1週間以上、3ヶ月以上)と、

 −課金額の(0円、1000円、1万円、1万円以上)

 のマトリクス

ソーシャルアプリの課金は山あり、谷あり。

・イベントを打ち出した期間が山。

D. 「参加者の声・ディスカッション」 (30分)

進行 : @

参加者全員での振返り結果(継続したい良かった点、改善点)、次回AGENDAです。

http://www.xmind.net/share/_embed/hamadakoichi/data-mining-web-7th-improvement-next-event-information-t-1/


次回へ延期

・「セマンテックウェブとRDFDB」(発表15分+議論15分) 講師:@

・「アクセスデータ収集と解析」(発表15分+議論15分) 講師:@

・「WEB解析と意思決定 −統計的有意差の観点から−」(発表15分+議論15分) 講師:

@



推薦文献
集合知イン・アクション

集合知イン・アクション

集合知プログラミング

集合知プログラミング


関連ツイート(Togetter)

「第7回 データマイニング+WEB 勉強会東京機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−」に関するツイートTogetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)

http://togetter.com/li/54026

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f:id:hamadakoichi:20100429072635j:image

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