wikipediaのダウンロード&データベースにインポート - プログラマでありたい
ダウンロード Wikipedia:データベースダウンロード ウィキペディア日本語版: jawiki-latest-pages-meta-current.xml.bz2 xml2sqlでmysqldump形式に変換 wikipediaのコンテンツは、600MB以上ある。それなりに時間が掛かるので、落としている間にデータベースへのインポートの準備。データの提供形態はxmlなので、データベースに入れるにはそれなりの工夫が必要である。幸いwikipedia自体が２種類の方法を提供してくれている。MediaWikiに付属しているimportDump.phpを使うか、xml2sqlというツールをインストールするかが選べる。 他でも使えそうなので、xml2sqlを使うことにした。 xml2sql $wget ftp://ftp.tietew.jp/pub/wikipedia/xml2sql-0.5.ta
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出rdfスクレイピングWikipediaSPARQLdbpedia みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェック
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 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講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
ニコニコ動画の大規模なデータに対するタグ付けとリンク解析 - 武蔵野日記
ニコニコ動画データ分析研究発表会というのが開催されていたようだ。 タイトルや説明文はノイジーなので、動画につけられたタグを使うと割ときれいなデータとして可視化したりできる、という話は、はてなブックマークの関連エントリー機能のときも聞いたような話で、基本的にはインターネットユーザに無料でデータのタグ付けをしてもらっている、という話なんだろうな、と思う。以前紹介したRion Snow の論文 (彼は2005年に Microsoft Research でインターンし、2006年に Powerset (現在は Microsoft に買収済み)、2007年には Google でインターンした人物。ACL という自然言語処理のトップカンファレンスで2006年にベストペーパー受賞)で、 今年の Rion Snow のトークは、Amazon Mechanical Turkというシステムを使って、非常に安価
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
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
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
テキストマイニング 見える化エンジン│プラスアルファ・コンサルティング-テキストマイニング-
テキストマイニングツール「見える化エンジン」のご紹介│テキストマイニング（アンケート分析・収集、コールログ分析、ブログ分析・収集、クチコミ分析）のソリューションカンパニー
自然言語処理・データマイニング系の求人まとめ - nokunoの日記
最近、いろいろな企業で自然言語処理やデータマイニングに関する求人が出ていますね。とても良いことだと思いますが、多すぎて把握しきれません。というわけで、国内の自然言語処理・データマイニング系の求人情報をまとめてみました。職種詳細（【開発部門】楽天技術研究所 研究者系職種） | 【楽天株式会社】中途採用募集要項 データマイニングエンジニア│エンジニア募集職種一覧｜エンジニア特集│社員を知る｜株式会社ディー・エヌ・エー キャリア採用サイトグリー株式会社 | 採用情報 | キャリア採用 | 募集職種 | データマイニングエンジニア自然言語処理専門家 / Web 開発 セレゴ・ジャパン株式会社｜IT・外資系の転職・求人情報なら【121転職】データマイニングエンジニア | クックパッド株式会社採用情報|Fringe81株式会社職種詳細｜株式会社ブレインパッドピクシブ株式会社 | 採用情報 参考：htt
第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/08/22 "第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−: ATND Google グループ 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 [Twitter:@karubi] さん、 [Twitter:@hirosuke_asano] さん、[Twitter:@satully]さん、[Twitter:@yamaz] さん、[Twitter:@mmlab_jp] さん、[Twitter:@oshiro40] さん 、ありがとうございました。運営進行を一緒にしてくれた[Twitter:@yanaoki]さん、HDのUSTREAM配信してくれた[Twitter:@bm
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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