2013 is going to be a 12 full months of hype surrounding the Big Data craze, with tantalizing tales of e-commerce analytics that will move beyond predicting pregnancies to doing something really cool: like figuring out the Last Twinkie Ever Bought. As the hype continues, smug enterprise IT departments will whip out their thick wallets and plunk down serious coin for multi-cluster hybrid cloud Hado
Over the past year, I’ve seen a lot of startups, projects and tools that aim to bring fairly advanced analytic capabilities to programmers. Sometimes they do this by enabling simple scripts that result in powerful dashboards or processes, while other times they just deliver the data in an easy-to-consume manner with little work at all on the developer’s part. I think this is a meaningful trend. In
リクルート式Hadoopの使い方 - Presentation Transcript リクルート式Hadoopの使い方 株式会社リクルートMIT システム基盤推進室インフラソリューショングループ石川 信行 はじめに・・・ □名前 石川 信行 ( ground_beetle) □出身 福島県 いわき市 □経歴 ・2009年リクルート新卒入社 ・営業支援システムのコーダー(java)、DBAとして参加。 ・JavascriptのLibであるSenchaを用いたスマホサイト開発 ・現Hadoop推進担当 □趣味 ・外国産カブト虫飼育 ・スキューバダイビング ・海水魚飼育 リクルートの組織体制について 旅行C 営業 企画 自動車C 営業 企画 住宅C 営業 企画 MIT United 事業担当MIT 事業担当MIT 事業担当MIT ・マーケティング・分析チーム ・インフラ基盤チーム
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
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