ヤフー「つぶやき感情分析」正式公開 検索ワードへのTwitterの反応をネガ・ポジ判定
ヤフーは11月12日、ユーザーが指定した検索ワードについて、Twitterユーザーの反応をネガテッブ・ポジティブで判定する「つぶやき感情分析」を、「Yahoo！リアルタイム検索」で正式公開した。 検索ワードに対するポジティブ・ネガティブを円グラフで表示したり、ポジティブ・ネガティブの推移を時系列のグラフで表示できる。分析対象は最短15分～最長30日まで指定可能。代表的なツイートを紹介する機能も備えた。 昨年9月に公開したβ版から機能を強化した。β版では1万1000語について新着のツイートのみが対象だったが、正式版ではあらゆるワードに対し過去30日間の全ツイートで分析が可能になっている。分析システムは辞書方式から機械学習方式に変更し、今後学習を重ねることで分析精度を高められるという。 関連記事 Twitterのツイート分析ツール、一般ユーザーも利用可能に Twitterの自分のツイートが何回
ビッグデータの本質はデータの大きさではない - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 残念なことに、全く忘れていて風呂に入っていたのだが、期せずして先日取材を受けたNHKスペシャルの「医療ビッグデータ」に、先ほど何秒か登場していたようだ。 それでそのリアルタイム検索結果*1を見ていたのだが、そこで扱われていたデータがビッグデータかどうかというツイートが結構な量であることに驚いた。ビッグデータの特徴として3V（Volume, Variety, and Velocity）と言った言葉が広まってしまっているせいもあるだろう。（自分も時たま使ってしまうので今回反省している。） この方々の気持ちはわかるが、このブログの読者の方々ならお気付きの通り、今起こっている変革の本質はデータが巨大かどうかということではない。 ― 現在起こっている変革の
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier¶ class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='sqrt', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_a
パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが（笑）、教師あり学習＆分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多いらしいんですが*1、そういう人にはぜひ今回（と次回予定の5回分まとめ）の記事を読んでもらいたいなぁと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。pp.193-197に決定木、バギング、アダブーストの後にランダムフォレストの説明があります。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る 他だと、例
実務でRandomForestを使ったときに聞かれたこと - shakezoの日記
Machine Learning Advent Calendar 2012 の 21 日目の記事です。 私は普段は受託のデータ解析を仕事にしてます。過去に何度か実務でRandomForestを利用する機会がありましたので今日は以前顧客にプレゼンをした時に、質問された内容とその回答を紹介したいと思います。普段は機械学習・データマイニングを実務の立場利用しており、手法そのものの専門家ではないので、間違いなどが有りましたらご指摘ください。 さてRandomForestは有名なアルゴリズムですので、ご存じの方も多いとは思いますが、CARTの開発者でもある、Leo Breimanが2001年に提案した決定木を用いた集団学習アルゴリズムの１つです。一言で言えば、大量の決定木を作成して、それぞれの決定木が出した答えを多数決し、最も支持の多かったクラスに分類する手法です。(回帰の場合は平均を返します） R
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