11/07/12 12:57:27.00
>>378
Webからデータを集める方法を知りたいのなら、
「スクレイピング」でググってください。
383:デフォルトの名無しさん
11/07/13 04:02:29.33
ここム板なんだけど？
384:デフォルトの名無しさん
11/07/13 06:12:07.34
そうなので？
385:デフォルトの名無しさん
11/07/13 07:02:30.35
Webからデータ取得してDBに突っ込むプログラムを書くだけ。
こんな単純で定型的で基本的なプログラムは1日もかからないだろうに。
386:デフォルトの名無しさん
11/07/14 20:40:17.51
>>385
実装はpythonとポスグレで1時間かからんだろ。
あとはどれだけ偏りなくクローリングさせるかが勝負。
387:デフォルトの名無しさん
11/07/17 03:44:39.45
裁判所の判決データから罪状と判決、犯人の性別やら事件への反省、無罪の主張とかで判決予測したいんだけどやっぱりそんなに詳しくまとまったデータがないから困った。
みんな真似しないでね
388:デフォルトの名無しさん
11/07/17 06:32:43.99
まとまったデータがほしいって、まとめるのがお前の仕事だろ。
389:デフォルトの名無しさん
11/07/21 00:50:53.77
機械学習（特にNNやSVM)を社会現象の解析に用いようと考えているのですが、
複雑な交互作用を持つ現象をどう要素毎に分解して、更に説明変数に加工するか、
ということで途方に暮れています。
紀伊国屋みたいな大きな本屋へ行っても、機械学習絡みの本は原理を解説するか、
エンドユーザー向けにSPSSやRの操作を解説するような本ばかりで、実際に説明変数を
どう作るか、どう複雑な現象を解析するか、といった実践向けの本が見つかりません。
洋書でも良いので、良い本があればどなた様か教えていただけないでしょうか。
390:デフォルトの名無しさん
11/07/21 04:47:33.16
>>389
Rで学ぶデータサイエンス
URLﾘﾝｸ(www.kyoritsu-pub.co.jp)
データ解析に関してはこのシリーズが詳しいです。
ところで「特にNNやSVM」というのが腑に落ちません。
機械学習を大別すると識別関数、識別モデル、生成モデルの3種類です。
説明変数への加工とはすなわち生成モデルの推定です。
NNやSVMなどの識別関数の学習結果を見ても説明変数はわかりません。
そこはナイーブベイズなどの生成モデルを用いるべきではないでしょうか。
上記シリーズなら「３．ベイズ統計データ解析」です。
391:デフォルトの名無しさん
11/07/21 09:20:28.10
>>390
早速のご回答、感謝いたします。
特に分析手法までありがとうございます。
ご紹介いただいた本を調べてみますね。
丁寧な回答、重ねて感謝申し上げます。
392:デフォルトの名無しさん
11/07/21 11:02:48.43
6.マシンラーニングと5.のパターン認識の
違いってどうなの？
393:デフォルトの名無しさん
11/07/31 20:51:05.17
この分野の統計的手法なら多変量解析の勉強始めたら良い？
回帰分析なり判別分析なり
394:デフォルトの名無しさん
11/08/01 11:44:09.42
すべて必須です。
395:デフォルトの名無しさん
11/08/02 11:12:46.59
全てを統計解析を理解して、その中から最適な手法を選択する必要があります
目的や取得可能なサンプルデータ数、計算速度等いろいろな条件があるしな
適当な論文書くだけなら、一番新しそうな手法選んでちょっと変わったことやるだけで良いけども
396:デフォルトの名無しさん
11/08/02 21:19:54.39
>>394-395
Thx!
ちゃんと勉強します
397:デフォルトの名無しさん
11/08/02 23:08:49.32
この分野でももっとも尊敬される研究の一つは
データセットを整備することがある。
２ちゃんでも、AmazonやRakutenでの評判でもいいが
研究の素材として使えるだけの素性ををもっていればその
努力を買うよ。
398:デフォルトの名無しさん
11/08/05 20:18:07.13
SVMの詳しい方法なんて知らなくても適用事例が分かれば良いよね・・・自分で実装するわけじゃないしさ
399:デフォルトの名無しさん
11/08/07 07:50:24.28
カーネル選択とか前処理ぐらい出来んと話にならんな。
400:デフォルトの名無しさん
11/08/08 02:44:27.28
今この分野の勉強をして途方にくれているのですが効率の良い勉強方法は無いですかね。。。
今はとりあえず勉強した手法をPythonでプログラミング化してみたりとしているのですがwekaなどのソフトがあり無駄なことをしている気がします。
学んだ手法を用いてサンプルデータを解析してみたり、ブログの分類などの応用事例に手を付けたほうが良いんでしょうか？
401:デフォルトの名無しさん
11/08/09 00:49:42.45
自分と似たような研究論文を読んで、それを足がかりに掘り進めるのがいいんでない？
402:デフォルトの名無しさん
11/08/09 09:40:34.79
初学者と実際に研究にコミットしている人間じゃ大違いじゃないか？
初学者が引用もされないレベルの研究論文を見つけてそれを参考にしたら
とんでもない遠回りをすることになる。
403:デフォルトの名無しさん
11/08/09 18:13:56.97
>>400
アルゴリズム自体の研究をしたいのか、応用の研究をしたいのか、でしょ。
アルゴリズム自体の研究するなら自分で実装して一杯データ喰わせて体感したほうがいいし、
応用の研究したいなら筋がいいライブラリ使ったらいいんじゃね？
いずれにせよ、色んなデータ喰わせた経験積んでナンボの世界だわな。
404:デフォルトの名無しさん
11/08/09 20:18:00.02
>>400
難のために勉強してるのか文面を読んでも分からないよ。まず自分の活動する目的を
ハッキリさせた方がいいと思う。
先生のもとについてるなら基礎研究なのか応用なのか相談しては？
405:デフォルトの名無しさん
11/08/09 20:47:31.98
>>401-402
早速論文を漁ってみたのですが協調フィルタリングを使った観光地推薦などとても興味深くて自分のやりたいことが分かったような気がします。
なかなか難解な論文が多くて大変で学生の卒論レベルのものがちょっと見てみたかったり。。。
>>403-404
やりたいことは応用事例なので何らかの手法を用いた応用事例を考えて実装できるように頑張ります。
それで手法の勉強が必要だったら手法の勉強をする。
自分の中で目的が明確になってなかったのが問題だったと思いました。
皆さんありがとうございました！
406:デフォルトの名無しさん
11/08/09 22:19:37.13
>>405
場合によるけど、学会に出ると、卒論レベルの発表に遭遇することがあるよ。
ポスターの説明員などをつかまえて、研究手法などを聞き込んだりすると良いかも。
407:デフォルトの名無しさん
11/08/10 21:03:59.14
>>405
> やりたいことは応用事例なので何らかの手法を用いた応用事例を考えて実装できるように頑張ります。
ありがちな間違いだけど、
使いたい技術のために応用事例を考えるんじゃなくて、
現状困難な問題を解決するためにその技術がどう役に立つかを考えるんだ。
そうすると先行研究がわかり、君の研究の貢献を位置付けることができる。
408:デフォルトの名無しさん
11/08/11 01:38:47.72
>>407
君、彼に何がいいたのかよくわかんないよ。
彼は、問題の解決のために、手法を模索してるんでしょ？
409:デフォルトの名無しさん
11/08/11 05:40:04.48
>>408
>>406「応用事例を考えて」
410:デフォルトの名無しさん
11/08/11 21:36:23.91
>>408
自分は >>405 氏はまだ、問題がまだ見えていないと思う。
411:デフォルトの名無しさん
11/08/12 02:20:35.96
>>405ですがご指摘頂いたように勉強した手法から応用事例を考えるのではなくて問題解決のために手法を勉強することが大切で手段と目的が混同してしまっていますね。。
やりたい目的の為に手段を勉強していることを忘れないようにしたいです。
後一度学会に出てこの分野の研究者の話を聴いてみたいなと思いました。
重ね重ねになりますが皆さんありがとうございました！
412:デフォルトの名無しさん
11/08/12 14:58:56.04
画像イメージファイルのカラーヒストグラムを作成して数値テキストデータに落として、クラスタリングかけたら類似画像検索システムができたよ。
413:デフォルトの名無しさん
11/08/12 20:02:51.54
はあ。そうですか。
414:デフォルトの名無しさん
11/08/12 20:14:49.97
>>410
そうみたいだったね。ｽﾏﾝ
415:デフォルトの名無しさん
11/08/13 21:03:56.83
>>412
良いアプローチ方法thx！
416:デフォルトの名無しさん
11/08/14 01:16:05.28
本気なんだか。冷やかしなんだか。
417:デフォルトの名無しさん
11/08/15 10:41:11.04
おまいらICMLの論文とか読めるん？
全くをもってｲﾐﾌなんだが。
まだまだ勉強が足りんか・・・
418:デフォルトの名無しさん
11/08/16 07:29:01.16
意味不明な研究も多いからなぁ
419:デフォルトの名無しさん
11/08/18 01:28:40.03
アメリカ出張か、いいなーー。
報告は大変そうだけどｗ
420:「位置ゲー」による個人情報の流出に気をつけよう
11/08/19 03:25:56.84
『位置情報とソーシャルネットワーキングサービスを利用したストーキングの実例と
個人情報漏洩の流出について』（下記URL）の参照お願いします。
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)
421:デフォルトの名無しさん
11/08/19 11:19:39.75
おれも統計とか機械学習とかやろうかなって思って色々いじってみてわかったんだけど、
R、python, matlab, mathmatica ← こいつらプログラミング言語としてはゴミレベルｗｗ
なんとかしろよ。
422:デフォルトの名無しさん
11/08/19 11:24:15.43
じゃMahoutかBoostでも使えばいいだろカス
423:デフォルトの名無しさん
11/08/19 11:26:16.67
Boost＝なまごみれべるｗｗｗ
424:デフォルトの名無しさん
11/08/19 11:35:40.03
じゃ、自分で書けば？ がんばってねー(棒読み
425:デフォルトの名無しさん
11/08/19 13:11:12.37
>>421が高速統計ライブラリを作ってくれるそうです
426:片山博文MZ
11/08/19 14:24:07.53
NHKのサイエンスZEROで人工知能ワトソンの特集をやってたよぉ
427:デフォルトの名無しさん
11/08/19 17:57:56.25
421じゃないが、確かに現状の統計処理とか科学計算系のプログラミング用の言語とかライブラリって
なんかセンスがないな。言語やライブラリとしては素人くさい。使ってて恥ずかしくなるレベル。
428:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:02:59.62
馬鹿のドヤ発言か。
429:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:03:13.42
使ってて恥ずかしくない言語は何？
430:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:21:32.45
恥ずかしい発言>>428w
431:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:23:38.02
そうだな。
使ってて恥ずかしい言語ってJavaとかだな。
あんな糞遅い言語を数値計算で使うとかあり得ないよ。
432:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:27:03.93
恥ずかしくない言語
433:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:27:11.49
科学技術計算ならfortranでいいんじゃね
434:デフォルトの名無しさん
11/08/19 18:33:47.41
今時、演算子オーバーロードができない言語なんて読みにくい。
行列すら a = b +c って書けないんだろ?
435:デフォルトの名無しさん
11/08/19 20:15:24.22
C++使ってろよ
436:デフォルトの名無しさん
11/08/19 20:19:17.75
rubyじゃだめか。
437:デフォルトの名無しさん
11/08/19 20:59:36.71
>>421
何と比べてどんな所がゴミと思ったのか具体的に書いてください。
実行速度？オブジェクト指向でないから？関数型でないから？
何が不満なのか書かないと他人には意味不明です。
>>431
数値計算の話だから、起動時間やGUIライブラリは関係ないですよね。
Javaはプログラミング言語を実行速度別に分類すると
トップグループに入るのですが、何と比べて糞遅いのですか？
438:デフォルトの名無しさん
11/08/19 21:33:33.11
たまに伸びてると思ったら
439:デフォルトの名無しさん
11/08/19 22:19:58.62
>Javaはプログラミング言語を実行速度別に分類すると
>トップグループに入るのですが、何と比べて糞遅いのですか？
ここ笑うところ?
440:デフォルトの名無しさん
11/08/19 22:20:42.83
バカが必死で上げてるな
441:デフォルトの名無しさん
11/08/19 22:34:01.05
うんこ
442:デフォルトの名無しさん
11/08/19 22:43:56.02
Javaより遅い言語を探すほうが難しい。
443:デフォルトの名無しさん
11/08/19 23:02:30.79
>>442
URLﾘﾝｸ(shootout.alioth.debian.org)
Javaより遅い言語はたくさんあります。
444:デフォルトの名無しさん
11/08/19 23:02:41.46
>>442
スクリプト系は全部Javaより遅いんだが。
445:デフォルトの名無しさん
11/08/19 23:34:29.26
IBMが人間の脳を模倣して知覚や認知を行う、
新世代のコンピュータチップを開発したことを発表しました。
高度なアルゴリズムとシリコン回路を使用して、
人間のように経験から学習し、相関関係を発見し、
仮設を立て、成果を記憶する「認知コンピュータ」をIBMは構想しているとのこと。今回の発表では、すでにそのプロトタイプのチップ2つが作成され、現在テストを受けていることが明らかにされています。
446:デフォルトの名無しさん
11/08/20 01:58:40.55
そのゴミじゃない言語でライブラリを自作できない>>421
447:デフォルトの名無しさん
11/08/20 05:54:46.96
>>444
ギャグで言ってるんですか?
448:デフォルトの名無しさん
11/08/20 10:50:13.91
>>431=>>439=>>447ですよね？
レスがひとりよがりすぎて頭の悪い煽りにしか見えません。
どう間違っていると思うのか具体的に書いてください。
もしかしてJavaの起動時間より短い時間で実行できるような
数値計算しか考えていないのですか？
449:デフォルトの名無しさん
11/08/20 11:04:34.56
バカを相手にしてるとバカになるぞ
450:デフォルトの名無しさん
11/08/20 14:38:31.76
まあ、言語としてのレベルなら
R,Python,Matlab,Mathmatica, こいつ等が言語としてゴミレベルじゃないと思ってないやつなんていないだろ。
素人がドヤが押して発言してるのが目に浮かぶｗｗ ま、わらわせんなｗｗってとこだねｗｗ
451:デフォルトの名無しさん
11/08/20 15:46:05.11
Java信者が馬鹿すぎて笑える。
遅すぎてあらゆる分野で使い物にならず、
サーバーサイドでしか使われてない現実を未だに受け入れられないとかw
452:デフォルトの名無しさん
11/08/20 15:54:07.44
夏だなぁ
453:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:13:16.81
しかたないよ。統計とかやってるひとに言語的なセンスを求めるのがそもそもあやまり。
454:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:35:30.97
こまっちゃんのソース読んでから言えよw
455:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:45:23.20
だれだよそいつ、頭悪そうなきもいやつだなｗｗ、こまっちゃんｗ^1000 わらわせんなｗ
456:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:54:48.06
統計とか微分方程式とかその辺は（少なくともその初歩は）大学の理系なら誰でもやるからな…
一方、言語理論とかは一部の専門のやつ以外はまったくやらない
この非対称性がこういう問題を生じさせるのかもしれませんね。
457:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:55:49.93
なんだ、モグリか。
精々、大学生活最後の夏休みを満喫してなw
458:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:57:34.95
この分野で言語理論系でこまっちゃんといえば、あの人でしょ？
459:デフォルトの名無しさん
11/08/20 16:59:19.51
言語理論って何？ しらない？ 統計やってきた人はそんなもんしらないでしょ。
460:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:03:28.10
>>459
は？ノンパラベイズの応用研究の結構な割合が自然言語系だろw
さっさとゼミの予習でもしてろ
461:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:06:13.25
>>456-460 まじでおまえら頭悪すぎｗｗｗｗ
言語理論と自然言語処理は違いますｗｗｗｗ
まじでもぐりだわこいつらｗｗｗ
462:456
11/08/20 17:08:59.85
>>461 はぁ、だれも自然言語処理とか言ってないだろ。言語理論って形式文法とかのことだろ、馬鹿はお前。
463:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:12:35.43
>>461
まじで学部レベルかよ…
464:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:14:51.41
統計的統語論ぐらい理解した上で言ってるのか？
465:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:16:51.27
はぁ形式文法なんて言語理論の前提だろ。さらに自然言語処理みたいな雑魚が出てくる場所じゃないんだよｗｗｗ
統計処理系言語のごみっぷりを非難されて、この発狂振りｗｗ
わらわせんなｗｗｗ
466:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:24:27.88
>>465
で、統計的統語論は勉強した？
まだだったら、いまのうちに統計の復習してなw
467:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:27:28.65
統計なんてうえでどっかのばかもいってたように誰でも学んでるｗｗｗ
あとは形式的な統語論さえわかってれば誰でも理解できるだろ。
こんなところにわざわざドヤ顔してだしてきてんじゃねーよｗ
そもそも、自分らが使ってる統計処理言語のくそっぷりにどんだけむじかくなんだｗｗｗ
俺は使い始めてからイラ付いてイラ付いてしょうがないねｗｗｗ
こんなごみをつくってるやつは、まず、ゲーテルの完全性定理くらい理解してからにしてほしいねｗｗｗ
わらわせんなｗｗｗｗｗ
468:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:34:01.55
ああ、やっぱり統計的統語論すら知らないレベルか。
高校生か学部生か知らんが、時間を大切になw
469:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:37:15.49
ああー統語論もしらない院生(笑）かｗｗｗｗ
統計処理言語のゴミップリを指摘されて発狂して、統計的統語論なんていう恥ずかしい用語を持ち出して得意げになってる暇があれば
自分の勘違いをただしたほうがいいよｗｗｗｗ
まじでわらわれてるだけだからさｗｗｗｗ
470:デフォルトの名無しさん
11/08/20 17:40:47.67
そろそろ晒しとこ
471:デフォルトの名無しさん
11/08/20 18:40:06.06
痛々しすぎる
472:デフォルトの名無しさん
11/08/20 19:27:24.76
統計云々機械学習云々いったところでプログラミングは素人だから仕方が無い
473:デフォルトの名無しさん
11/08/20 19:34:18.22
いまんとこ晒されてるのがR,Python,Matlab,Mathmatica,そしてJavaか
でも、代りにどんな言語が良いか質問しても答え返ってこないよね
まあ、煽るのだけが目的の最底辺の低能だから
答えなんて持ってないだろうけどね
474:デフォルトの名無しさん
11/08/20 19:38:30.85
もう良いだろこの話題
475:デフォルトの名無しさん
11/08/20 19:46:03.32
R,Matlab,Mathmatica と python, java じゃちょっと区分が違うだろ？
ま、javaやpythonの数値解析系のライブラリはだめだめだとおもうけどね。
476:デフォルトの名無しさん
11/08/20 19:47:27.64
Mathematicaだっての。。
同じ奴が自演してんのか？
477:デフォルトの名無しさん
11/08/20 19:48:46.92
うえのをこぴったMath"e"maticaだね
478:デフォルトの名無しさん
11/08/20 21:00:52.19
てか、草を生やす時点でまともじゃない
479:デフォルトの名無しさん
11/08/21 02:59:52.16
具体例がなきゃただの水掛け論に終わるんだが。。
ここにいるのは、大学教養を過ぎた連中が多いと思うんだが、
もう少し精神年齢の高い書き込みしようぜ。
中身のあることについてだけ話して、あとはスルーでいいよ。
480:デフォルトの名無しさん
11/08/21 03:04:04.28
ゆとりのガキかよ。
ここの住人は8ビット時代から機械語でバリバリコード書いてた奴ばかりだよ。
481:デフォルトの名無しさん
11/08/21 08:03:11.66
いや、バカはフルボッコにしておいたほうがいいな。
482:デフォルトの名無しさん
11/08/21 08:30:58.42
知能==スタイルシート
と仮定すればExcelが良い
483:デフォルトの名無しさん
11/08/21 08:34:47.26
つか機械学習の話題でマセマテカは普通入れないよな。
やったことないのがバレバレ
484:デフォルトの名無しさん
11/08/21 08:44:24.90
代数的な素質が無い馬鹿↑ 普通に使うよｗｗｗ
485:デフォルトの名無しさん
11/08/21 08:56:58.35
>>484
使うかどうかじゃなくて、典型的な言語として話題に挙げないよ普通は
486:デフォルトの名無しさん
11/08/21 13:25:50.74
>>484
具体的にどんな学習アルゴリズムを実装したか言ってみろw
487:デフォルトの名無しさん
11/08/21 20:12:18.16
なんで数式処理なんて回り道するんだ？
数式をしらない幼児が学習できないとでも思ってるのか
ああそうか、君がそうだったんだね
これは失礼
488:デフォルトの名無しさん
11/08/21 20:14:24.99
自己紹介乙
489:デフォルトの名無しさん
11/08/21 20:16:33.78
反論できない人間の典型的な反応だな
490:デフォルトの名無しさん
11/08/21 21:08:18.22
どっちもな
491:デフォルトの名無しさん
11/08/21 23:27:13.32
議論がなんかかみ合ってない気がする(ま、まともな議論じゃないけど）
私は言語設計やライブラリ設計のどこがいけてないのか素直に気になります。
もちろん統計解析とかやってる人は言語のプロではないので、だめな部分はあると思う、
そこがどこかが気になる。
492:デフォルトの名無しさん
11/08/21 23:35:57.28
携帯用のCコンパイラ位なら普通に作ってるよ
493:デフォルトの名無しさん
11/08/21 23:38:09.87
もちろんアセンブラを先に作るけどな
494:デフォルトの名無しさん
11/08/21 23:40:26.78
中間言語をS式にするかRPN形式にするか、その他にするかは
ハードウェアの仕様で決めるけどな
495:デフォルトの名無しさん
11/08/21 23:44:39.41
いや何、電力事情がどうか知らんが
コンパイルを電力食いのパソでするより携帯でやってしまうほうがイィ！
っていう要望があってなwww
496:デフォルトの名無しさん
11/08/21 23:47:56.09
ごめん、もう10年も前に通った道なんだ・・・
497:デフォルトの名無しさん
11/08/22 00:25:59.03
あれ～俺の作ったCコンパイラ実行文の途中での変数宣言を受け付けてしまったぞｗ
まあスタックポインタずらすだけだし関係ないやｗ
498:デフォルトの名無しさん
11/08/22 00:26:31.92
あまり恥ずかしいレスするなよ。
499:デフォルトの名無しさん
11/08/22 00:33:03.68
名無しで恥ずかしいもクソもないだろ
500:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:07:25.93
恥ずかしい言語使いながら、あまり得意げになるなよｗｗｗｗｗｗ
501:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:15:46.80
言語は道具
自転車に乗ろうと自動車に乗ろうが、乗る人間が変わるものじゃない
そんなことで得意になったり恥ずかしがる理由があるものかね？
言語に振り回される程度のレベルか・・・
502:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:19:07.45
大体、使っている言語が気に食わないのなら
自分で新しい言語を作ればすむ話だろ
503:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:22:00.93
道具とか言い出したら、もうなんでも道具だよｗｗｗｗｗｗ
機械学習も道具、統計処理も道具、何でもかんでも道具ｗｗｗｗ
でもその道具の良し悪しで、結局のところいろんなことが決まってくるんだよｗｗｗｗ
504:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:22:23.66
いわゆる「俺言語コンパイラ」を作ったこともあるが
公開したところでオナニーにしかならないのでね・・・
505:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:23:30.37
そんなひまねーからいってんだろｗｗｗｗわらわせんなｗｗｗ
お前等みたいなニートとはちげーーーんだよｗｗｗｗ
まじでまともなのないの、使ってていらついてんだけどｗｗｗｗｗｗｗ
506:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:23:46.57
>>503
だから作れよ、道具を
507:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:28:02.43
>>505
ここに書き込む時間を削れば多分作れると思うよ
508:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:37:51.02
なぜ突然キレてファビョったのか・・・謎だ・・・
509:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:39:59.73
自分もコキ使われるだけの道具だと気づいたのさ。
510:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:43:08.05
>>421以降でたくさん草を生やしているレスは全部同一人物ですか？
R,Python,Matlab,Mathematicaがゴミだと思う理由を書いてください。
あなたが判断基準を一切書かない以上、
誰もあなたの基準でまともな物を紹介できません。
511:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:45:48.33
ゴミじゃなくて道具
512:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:46:54.32
無いものをいくらねだっても決して出ないよ。
それより、誰かPL/SQLでRPN系の言語系のパーサーを作ってくれ。
FORTHでもいい。
Oracle上にあるテキストデータの解析やマイニングの手続きを記述する。
513:デフォルトの名無しさん
11/08/22 01:51:31.03
きれてないですよｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
ってかふりーんだよｗｗｗｗふりそのものがさｗｗｗｗｗ
R使ってていらつかないのか？？？？？？？？？？？
Weka使ってていらつかないのか？？？？？？？？？？
python,SciPy使ってていらつかないのか？？？？？？
Maxima使ってていらつかないのか？？？？？？？？？
どんだけ、どMなんだよｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
514:デフォルトの名無しさん
11/08/22 02:01:53.81
>>513
返答ありがとうございます。やっと状況がつかめました。
つまりR,Python,Matlab,Mathematicaに固有の欠陥があるのではなく、
どのプログラミング言語もうまく使えなくていらついていただけなのですね。
515:デフォルトの名無しさん
11/08/22 02:03:18.67
うまく道具をつかいこなせていないと
516:デフォルトの名無しさん
11/08/22 02:09:20.57
はぁｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
あふぉかｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
てめぇｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
自分のどMっぷりを棚に上げてとんだ言い草だなｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
ﾜﾗﾜｻｾｻﾝﾅｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
517:デフォルトの名無しさん
11/08/22 02:17:46.47
残念だけど君には向いていないと思うよ、心も体も壊す前に休んだほうがいいと思うな？
月曜の朝は近い
締め切りが・・・
518:デフォルトの名無しさん
11/08/22 02:26:37.95
取りあえずRねｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
こいつは、行列の各要素に対しての操作が終わってる。まじ面倒。
というか、もうデータフレームというオブジェクトの設計がそもそもめちゃくちゃｗｗｗｗ
関数を適用すること以上のちょっと複雑なことを使用とするともう最悪ｗｗｗｗｗｗｗ
まじアセンブラレベルｗｗｗｗｗｗｗ お前等いつの時代に生きてんだよｗｗわらわせんなｗｗってかんじｗｗ
519:デフォルトの名無しさん
11/08/22 03:23:56.08
いい加減草生やすなよ痛いぞ
520:デフォルトの名無しさん
11/08/22 03:39:34.87
よくわからんが、追い詰められて余裕がないんだろ
こんなときには人間の本性が表にでてくるんだろうな
自滅は時間の問題だが、餞別がわりにしばらく付き合ってやれよ。
521:デフォルトの名無しさん
11/08/22 04:10:32.54
ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
これくらいで追い詰められてると思うお前の精神状態の方が心配だよｗｗｗ
522:デフォルトの名無しさん
11/08/22 06:04:13.78
キチガイうざ！
523:デフォルトの名無しさん
11/08/22 06:45:42.56
うぜｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗのはてめｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
524:デフォルトの名無しさん
11/08/22 11:13:30.53
ゲーデルの完全性定理を「ゲーテルの完全性定理と言ったり
道具を満足に満足に使いこなせないことを道具のせいにしたり
これほど自分の無知と無能をドヤ顔して晒すヤツを、自分はuy以外には知らないな
525:デフォルトの名無しさん
11/08/22 11:22:03.33
結論：高卒のuyには無理
526:デフォルトの名無しさん
11/08/22 11:31:05.59
Σの使い方を教えてくだしあ；；
527:デフォルトの名無しさん
11/08/22 21:33:28.48
>>524 よくいるんだよ、そういうどうでもいいとこ指摘してで鬼の兜とったような気になってる地頭空っぽの院生がさｗｗｗｗｗ
どうしょうもねーよｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
528:デフォルトの名無しさん
11/08/22 22:11:37.17
2chで誤植を指摘するって2ch素人だけだろ。
529:デフォルトの名無しさん
11/08/22 23:57:16.54
当の言語の話をしてんのに間違えるってのは、口からでまかせ吹いてるからだよ。
つーか、ゴミクズはさっさとうせろよ。
530:デフォルトの名無しさん
11/08/23 00:53:17.24
ｗを連射する奴に○○外が多いって法則は、
あながち外れてないな。
531:デフォルトの名無しさん
11/08/23 01:16:05.91
uyっていろんなことに手を出すけど初心者レベルどまりの奴だろ
例えばOSとか
ｽﾚﾘﾝｸ(prog板)l50
532:デフォルトの名無しさん
11/08/23 06:14:22.35
uyって何ですか？
533:デフォルトの名無しさん
11/08/23 09:45:21.94
クソコテ
534:デフォルトの名無しさん
11/08/23 12:37:59.67
識別モデルと生成モデルの違いを簡単に教えてください
535:デフォルトの名無しさん
11/08/23 12:39:38.68
識別モデルは料理評論家
生成モデルは料理人
536:デフォルトの名無しさん
11/08/23 13:11:42.82
全然分かりませぬ
537:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:11:14.70
だれだよuyって馬鹿はｗｗｗｗいっしょにすんなｗｗｗｗ
誤植指摘して調子こいてるのは２ｃｈ素人だけじゃなくて院生にもゴミのようにいますｗｗｗ
538:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:21:19.30
>>537
邪魔
539:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:22:39.06
何を今更w
540:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:24:21.46
他人にフリワロスｗｗｗ
541:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:24:54.90
他人のフリワロスｗｗｗ
542:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:35:40.70
高卒のuyは学歴コンプレックスが酷くて院生を目の敵にしていたな
丁度>>537のように
543:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:36:35.22
院生ずぼしｗｗｗ
わらたｗｗｗ
544:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:40:40.34
uy名無しで乙
545:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:41:10.64
精神病院生一匹発見。通報願います。
546:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:42:57.98
てかおまえがuyとかいうやつだろｗｗｗ
547:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:44:02.46
ｗと一緒に悪臭放ちすぎなんで、保健所送りにしてもらえないですか。
548:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:45:06.99
精神病の院生はおまえ。院生がかっこいいとでもおもってんのかｗ
俺はRについてかいてやっただろ、お前は何も書いてないｗ
ど素人だなｗ
549:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:47:39.12
自宅警備員なんで強制連行は無理です
550:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:51:55.36
どうやったら掲示板から臭いがすんだよｗｗｗ
あ、そうか、普通に考えてそれはお前の臭いだろｗｗｗおめーがくせーんだよｗｗ
自分が悪臭はなってるから臭うにきまってだっろ。
くせーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
551:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:56:02.69
今時、院にコンプとは恥ずかしすぎ、誰でも行けるだろ。
もちろん、正常な精神を持ち合わせてたら、の話だが。
552:デフォルトの名無しさん
11/08/23 23:59:17.24
あれがまともに見えるか？
553:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:01:00.73
誰でもいけるといっときながら、院にコンプを持ってると思ってるという発想が終わってるｗｗｗ
それこそコンプの証拠ｗｗｗいったいお前をそこまで発狂させるのは何なんだよｗ
おれは、Rとかがゴミだなっていっただけだろｗｗｗｗ
554:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:02:22.93
日本語は理解できるかな？
555:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:05:07.44
人に言われたことをオウム返しにしか反発できない奴、小学校によくいたな。
ネガティブな感情をぶちまけることしかできない、知的水準の低い可哀想なやつだな。
556:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:09:13.09
この板、IDつかないのかな。フィルターかけたいな。
557:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:10:25.18
学習屋なら自然言語処理でフィルタリングすべき
558:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:11:22.54
はぁ？ 院なんてだれでもいけるんだよ、これはもうこれ異常ないくらいの事実ｗ
にもかかわらず、院にコンプを持ってるって言う発言が出る時点で、
おまえ（図星で院生ｗｗだった）は院が特別だと思ってんだよｗｗｗｗ
どんだけ低レベルなんだよｗｗｗ
559:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:11:58.82
名指ししていないのに、的確に反応してるなｗ
きちんと自己分析ができている。精神病院生とは失礼だぞ！
560:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:17:11.75
草が三回生えた時点でアウトだね、フィルタさせてもらうわ。
561:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:18:08.52
自然言語処理ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗアプリ乙
ｗ＝草っとか言ってる時点で同類だろｗｗｗｗｗｗｗ
562:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:21:51.24
>>558
唐突に誰でも行ける院生を叩いているから、
変な人じゃないかと思われてるんだろ
563:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:24:59.68
院生はたたいていませんｗｗｗ
誤植指摘して得意げになってる院生がリアルにも２ｃｈにもいたから指摘してあげただけです。
ゲーデルとゲーテルの違いくらいで得意げになるのは２ｃｈだけにしなさいよｗｗｗｗｗ
564:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:25:18.73
触るなよ草が生えるぞ
565:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:29:25.25
誤植指摘されただけで、ここまでムキになるってのも。。
566:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:31:13.11
大した研究成果もないから、誤植指摘でプライドズタズタなんだろ。
察してやれ。
567:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:32:02.82
無理に背伸びして慣れない言葉使ってドヤ顔しようとして、失敗したのさ
568:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:33:11.25
ゲーテルって書いてある本もあるよ。
今はゲーデルの方が圧倒的だろうけど。完全な誤植とは言い切れない。
それとも誤植と言うことでゲーデルに統一されたのかもしれない。
569:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:34:32.16
自分で誤植って認めてるだろ、何を言ってるんだ
570:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:36:23.99
むきになってなんかないけとｗｗｗｗ
Rがゴミって言われて、大発狂してるのはおまえだろｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
ゲーテルは普通に誤植だろｗ
571:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:39:06.17
相手が弱みを見せてるときは煽るのも効果的だけど
自分が弱み（誤植した等）見せてるときに草生やして煽っても
相手は少しも悔しく無いんだぜw
572:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:41:32.18
誤植をどこからどう見たらどこが弱みになんだよｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
ワラワセンナｗｗｗｗ
おまえもっと気持ちを強く持って生きたほうがいいよ。この先さｗ
573:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:43:51.80
このスレもう終わったな
574:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:45:46.18
精神に問題があり、Fラン万年助教に島流しにあったのか。
575:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:49:42.50
レベル間違えてるから、そもそも大学いってないよコイツは
多分・・・
576:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:51:34.33
今時の高卒は希少価値があってうらやましいなｗ
577:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:52:51.28
Rがごみだって事実をいっただけでこれだけの大発狂っぷりにはわらわされますねｗｗｗｗｗｗ
578:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:53:48.22
すみませんニューラルネットワークで入力層60, 中間層180で
線形伝達関数を sigmoid(s) = 1.0 / (1.0 + e^-1.0*s)で計算を行ったところ
sの値が30程度になってしまい常に値が1.0となってしまいます。
e^-1.0*sの値が小さすぎることからだと思うのですが解決策分かりましたらお願いします。
579:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:56:54.47
大学行ってようが行ってなかろうが２ｃｈじゃ関係ないだろｗｗｗｗ
大学なんていまどきだれでもいけんだよｗｗｗ
大学いってないっていうのがあおりになってると思ってる時点でOUTｗｗｗ
そもそも大学も行ってないやつがこんなスレッドに書き込むかよ。本気で頭悪いなおまえ。
580:デフォルトの名無しさん
11/08/24 00:56:55.16
真面目な書き込み、びっくりするなぁ、もおｗ
581:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:01:36.07
>>579
ってことは、Fラン万年助教なの？
582:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:03:49.56
>>578
ゲーテル閣下が、機知に富んだ回答をしてくださいます。
しばしお待ちを。
583:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:06:46.46
>>579
>レベル間違えてるから、そもそも大学いってないよコイツは
>多分・・・
「コイツ」としかいってないのに、自分のことだと分かるということは・・・
白状乙（笑）
584:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:14:04.02
難問に頭を抱えて逃走か！？
585:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:15:19.41
はぁ、おまえが答えてやれよｗ専門なんだろこのあたりがｗｗｗｗ
俺は使う側だから、学習とか統計解析とか、だからRとかいじってんだろーが
お前Rなみにひでーな
586:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:18:38.90
高卒の俺でも分かるのに難問？
精度上げるしかないだろ
256ビット浮動小数点ライブラリ使えよ
587:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:20:09.58
閣下、ドヤ顔の言い訳、恥ずかしすぎます。
588:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:21:14.45
高卒の俺も笑っていいですか
589:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:22:20.28
哀れんでください。
590:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:24:45.46
高卒と詐称してぎゃっぷつけたいのかよｗｗｗｗｗｗ
ほんとあたまわりーなｗおまえｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
しらないものにドヤ顔して答えるわけにはいかないだろ、ま、お前みたいな馬鹿は
どこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどｗｗｗ
そんな態度は２ｃｈだけにしとけｗｗｗ
591:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:26:31.59
え？ゲーテルってドヤ顔したのは何処のどいつだったっけ？
592:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:27:57.64
今日の金言
>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどｗｗｗ
>>そんな態度は２ｃｈだけにしとけｗｗｗ
>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどｗｗｗ
>>そんな態度は２ｃｈだけにしとけｗｗｗ
>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどｗｗｗ
>>そんな態度は２ｃｈだけにしとけｗｗｗ
>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどｗｗｗ
>>そんな態度は２ｃｈだけにしとけｗｗｗ
>>お前みたいな馬鹿はどこいっても、物知り顔で知ったかぶってるからそんな発言がでるんだろうけどｗｗｗ
>>そんな態度は２ｃｈだけにしとけｗｗｗ
593:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:29:22.25
ゲーテルの誤植は必死に言い訳できても、これはいかんなあ。
594:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:29:30.87
ドヤ顔はしてないよｗｗｗｗｗ
述語論理の完全性定理くらい理解して言語設計しろとはいったけどｗｗｗｗ
ゲーテルってゲーデルのこと？？その誤植にまだこだわってるのｗｗｗｗｗ
詐称がばれてまた発狂かよｗｗｗｗｗ
595:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:31:44.20
見事な発狂っぷりだな
596:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:33:16.46
>>586
精度を上げるしかないんですね
解答ありがとうございます。
597:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:34:57.83
>>596
こんな状況で申し訳ない、次回から他スレで質問をお願いします
598:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:35:42.72
今度は専門用語並べてドヤ顔か
簡単な数学ができてからにしようね
599:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:37:59.88
かなり言語設計に問題がありそうな気がするが
600:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:38:11.66
こんな状況ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗこれが状況と呼ばれるようなものなのかよｗｗｗ
どんだけお前のせかいせまいんだよｗｗｗ
さらに、専門用語ｗｗｗｗｗｗ
まじで意味わからんｗｗｗｗどこのことを指しているのかまったく不明ｗｗｗｗ
ニューラルネットワークは専門用語でなくて完全性定理(<--ここかな？）が専門用語？？？？？
まじお前院生病だわｗｗｗｗｗｗ
601:デフォルトの名無しさん
11/08/24 01:39:35.76
見事な発狂っぷりだな
602:デフォルトの名無しさん
11/08/24 04:57:04.63
>>527
荒れるのは望みませんが、これだけは言わせてください。
「鬼の兜とった」は「鬼の首とった」が正しいです。
603:デフォルトの名無しさん
11/08/24 05:54:45.99
機械学習の力でこいつを識別してNGにするフィルタを作れという天からの出題だろ
604:デフォルトの名無しさん
11/08/24 10:47:46.38
草生やしてるからテキスト処理だけで十分
たとえ本人でなくとも草生えてるレスにはろくなものがないから
605:デフォルトの名無しさん
11/08/25 00:09:26.01
すれが止まった。結局お前ら等機械学習よりあおりあいの方が好きなんだな。
606:デフォルトの名無しさん
11/08/25 00:30:34.89
URLﾘﾝｸ(www.gazo.cc)
これが止まったというのか
推定の手順を示せ
607:デフォルトの名無しさん
11/08/25 00:53:26.33
このグラフどうやって作ったの？面白いね！
608:デフォルトの名無しさん
11/08/25 04:29:42.39
>>578ですがやっぱり上手くいきません...
中間層が180個もあるので一つの中間層の値が0.5として全ての重みを0.5としても180*0.5*0.5=45でこれをシグモイド関数で計算するとe^-1.0*45は限りなく0になるので値が1になってしまいます。
609:デフォルトの名無しさん
11/08/25 06:43:34.78
>>608
教師データと合うように重みを変えていくわけだから
それができないってことは学習アルゴリズムがバグっているか
教師データが間違っているのでは。
＞中間層の値が0.5として全ての重みを0.5として
0.5というのはどこから出てきたの？
610:デフォルトの名無しさん
11/08/25 09:49:45.92
>>606
日付ごとのレス数を棒グラフにしたら止まったかどうかわかるんじゃないかな
611:デフォルトの名無しさん
11/08/25 14:54:55.21
>>609
初期では重みをランダムで[0,1]の範囲で与えているので入力層:60、中間層:180とすると入力層で与える値が全て0.1だとして重みの平均は0.5なので一つの中間層の値はΣx•w = 0.1•0.5•60=3
sigmoid(3) = 0.99..となり
次の出力層の値はΣx•w = 0.99•0.5•180=90
sigmoid(90) = 1.0 になる始末です。
入力層、中間層の数を少なくすれば機能することは確認済みなのですがやはり数を多くすると上記の不具合が出てしまいます。
大人しくwekaでも使ったほうが良いですかね...
612:デフォルトの名無しさん
11/08/25 23:29:38.67
>>611ですが自己解決しました。
ご迷惑おかけしました
613:デフォルトの名無しさん
11/08/26 12:46:56.47
>>611
入力がなんだろうと重みを調節すれば出力値はどうにでもなる。
中間層の数が増えれば、各ユニットの重みが減るというだけで、
それができないというのは学習の処理がバグっているのでは。
解決したならいいけど。
614:片山博文MZ
11/08/26 13:27:39.74
誰かIBMのワトソンみたいなの作って無料で公開してくれないか？
日本語で分かるやつ頼む。
615:デフォルトの名無しさん
11/08/26 14:30:26.62
これ凄いよね
URLﾘﾝｸ(d.hatena.ne.jp)
616:デフォルトの名無しさん
11/08/26 16:02:32.90
.
617:デフォルトの名無しさん
11/08/26 23:36:36.90
>>615
これはみた？
URLﾘﾝｸ(newsmap.jp)
618:デフォルトの名無しさん
11/08/27 04:14:58.32
実際マイニングするより下準備のほうが大変だよね。
今いちいち手入力でデータセット打ち込んでるわ・・・
619:デフォルトの名無しさん
11/08/27 06:35:53.93
データから作ると大変だよな。
620:デフォルトの名無しさん
11/08/27 11:46:10.68
ここム板なんだけど？
621:デフォルトの名無しさん
11/08/28 02:11:16.74
RもCもパイソンもゴミだった。
622:デフォルトの名無しさん
11/08/28 06:54:08.13
>>621
なぜならお前がゴミだから。
623:デフォルトの名無しさん
11/08/28 12:03:55.45
来年は北京だってさ
624:デフォルトの名無しさん
11/08/28 13:29:06.48
>617
SMAP が新しくなった?
625:デフォルトの名無しさん
11/09/02 08:52:25.06
卒論で競馬や野球といったスポーツの多変量解析をテーマにし、
将来の成績やタイムや順位を予測するモデルを考えているのですが、
分からないことがありますので、ご存知でしたらどなたか教えて下さい。
まず、競馬にしろ野球にしろ過去成績データを説明変数として重回帰分析等の
モデルを作ろうとした場合、どの期間をデータとして使用するか、手掛かりが
掴めないのです。
626:625
11/09/02 08:57:46.26
安定性を考え、なるべく長い期間を取るべきとは思いますが、
具体的に どの位の期間を取れば良いか分かりません。
また長期間の成績データを使うと、最近調子が上がった馬や選手等の
直近の成績は活かせないし、長期間の過去データが存在しない新人や
新馬はどう予測するのか途方に暮れています。
野球なら新人を分析データから外せば良いかも知れませんが、競馬なら
新馬もレースに参加するので無視できないし、新馬の扱いが分かりません
627:625
11/09/02 09:13:54.48
それにしても野球も競馬も背景の違いを扱いのが難しいですね。
野球の打率やら出塁率やらは、相手のレベルが違いますし、
競馬のタイムも走った場所や馬場の条件等が違います。
背景が違うものを比較するのに、多変量解析でファクター毎に
線形に分解して影響度を比較しようと考えています。
628:625
11/09/02 09:19:51.56
たとえば、競馬のタイムなら競馬場、芝・ダート、馬場等のファクター
毎に分解して、他の条件が同じならダートの方が芝より○秒早い、
と言った感じで分析したいな、と思います。
これは例えば競馬場ごとのタイム差が有意かどうか検定を行い、
2元配置分散分析等で交互作用を分析し、ダミー変数や交互作用項を
利用して、重回帰分析の偏回帰係数をファクター毎の影響度と見なして、
分析するのが良いでしょうか。恐れ入りますがお知恵をお貸し下さい。
629:625
11/09/02 09:26:24.63
野球にしても競馬にしても日本語で読める統計やデータマイニング
絡みの本が少ないですね。
Sabermetricsは「メジャーリーグの数理科学」他数冊しかなく、
「メジャーリーグの数理科学」は上巻が絶版で図書館には無いし、
競馬は「実践データマイニング―金融・競馬予測の科学」位しか
無いです。
英語が苦手でも、やはり洋書で高い専門書籍を買うしかないですかね。
630:デフォルトの名無しさん
11/09/02 09:47:23.99
成長の確変を計算で予測出来たら世界が変わるぞ
野球の新人ならドラフトにかかるまでの成長曲線
競馬の新馬なら血統から求めれば良いかと
その後の成長なんて指導者や調教師や怪我次第だから、
重回帰でも主成分分析でも、あくまで肉体的な統計を取るくらいしか出来ん
631:デフォルトの名無しさん
11/09/02 12:37:46.71
学習期間を最適化したら良いんじゃないの？
632:デフォルトの名無しさん
11/09/02 15:24:39.73
つうか、やってみる前に人に訊く時点で
データマイニングに向いてないよね
633:デフォルトの名無しさん
11/09/02 18:09:31.56
分かってることを解析しても意味ないからな
634:デフォルトの名無しさん
11/09/02 18:31:35.72
URLﾘﾝｸ(www.hakodate-ct.ac.jp)
この論文の楽曲推薦システムってなかなか面白そうだけど
楽曲の特徴の抽出に何を用いるかってなかなか難しいよね。
データマイニングを行う場合は対象についても勉強しないといけないし大変。
635:デフォルトの名無しさん
11/09/02 23:13:36.51
>>625
本よりも論文探したほうがいいよ
636:デフォルトの名無しさん
11/09/03 16:38:14.15
>>634
むしろ研究の本筋は特徴量の方だろうね。機械学習自体は定番のライブラリそのまま使うのがおおいと思う。
637:625
11/09/03 18:34:44.44
返信が遅く申し訳ありません。
>>630-631
>>635
アドバイス本当にありがとうございました!!色々と試してみます。
>>632-633
どうもごめんなさい。とても耳が痛いです…。
638:デフォルトの名無しさん
11/09/03 19:05:02.31
今からFBIのプロファイリングの番組やるぞお前ら。
639:デフォルトの名無しさん
11/09/03 19:16:36.27
録画＆アップ頼む
640:デフォルトの名無しさん
11/09/05 10:25:57.85
FBIと日本のプロファイリングの精度ってどのくらい違うの？
641:デフォルトの名無しさん
11/09/05 10:28:41.73
日本は冤罪率が高いので比較できない。
642:デフォルトの名無しさん
11/09/05 11:18:37.08
プロファイリングをモデルに置き換えるとしたら犯行内容ぽちぽち入力したら結果出てくる感じ？
643:デフォルトの名無しさん
11/09/05 11:35:01.10
最強なのは現場の刑事の勘
644:デフォルトの名無しさん
11/09/05 11:47:06.59
それが日本で冤罪が多い理由なんだよな。
645:デフォルトの名無しさん
11/09/05 13:03:43.77
過去の凶悪事件で報道される、捜査中でのプロファイリングって大抵間違ってるよね
あれは犯人に安心感を与える為の罠なんだよっ（ｷﾘｯ
646:デフォルトの名無しさん
11/09/05 13:05:26.57
分類に不要な変数を見つけるのに決定木を用いる方法が良いかな？
多分最適化もできないと思うので
647:デフォルトの名無しさん
11/09/05 16:22:40.59
決定木において、二分木と多分岐の
メリットとデメリットをそれぞれ教えて下さい！
648:デフォルトの名無しさん
11/09/05 16:27:44.04
2分木は多分木の特殊な場合だろう
649:デフォルトの名無しさん
11/09/05 17:02:16.56
>>648
多分木のほうが処理が速いとかいったメリットってないんですか？
650:デフォルトの名無しさん
11/09/05 17:33:59.14
多分木は2分木の組み合わせで表現できるだろ。
651:デフォルトの名無しさん
11/09/06 04:42:17.97
>>650
答えになってないな
>>649
2分木は林、多分木はジャングルと表現できる
652:デフォルトの名無しさん
11/09/06 04:43:41.34
>>651
知らないならエラそう言わなきゃいいのにw
653:デフォルトの名無しさん
11/09/06 05:00:15.52
そういえば野球選手と言えば例のその数学が戦略を決めるって本で選手の出塁率だか四球の数だかが重要な変量として有望な新人を見つけるみたいな話があったな。
後は映画の脚本で興行収入を予測したりとか
654:デフォルトの名無しさん
11/09/06 08:00:30.13
>>652 >>652
655:デフォルトの名無しさん
11/09/06 09:41:39.06
>>653
その辺りは選球眼や、いやらしい球をカットする技術を持っているかの指標だね
でも、長打力や肩や足は、生まれ持った素質でしか無いから、メジャーのトップクラスになるには両方大事
656:デフォルトの名無しさん
11/09/06 09:59:21.24
そういう個別理論じゃなくて、統計の裏付けのあるデータにもとづいて戦略を
立てろという話なんだが。セイバーメトリクスでググれ。
657:デフォルトの名無しさん
11/09/06 10:22:35.17
鳩山由紀夫 ＜バントや盗塁は得点効率を下げる（ｷﾘｯ
URLﾘﾝｸ(ci.nii.ac.jp)
658:デフォルトの名無しさん
11/09/06 11:52:03.24
>>656
ところで良い統計的決定をするには>>655みたいな
ビリーフモデルがあった方がいいんじゃないのか？
人間に解釈しやすい（事前確率を作りやすい）という意味でも
659:デフォルトの名無しさん
11/09/06 16:32:49.10
>>629
株価予測のやり方の方は実践してみた？
あの天井と底を決めるやり方が書いてないんだよね
660:デフォルトの名無しさん
11/09/06 17:48:52.09
半教師あり学習と転移学習の違いについて詳しく教えてください！
661:デフォルトの名無しさん
11/09/07 09:31:35.31
やってることが違う
662:デフォルトの名無しさん
11/09/07 21:15:59.46
iPhoneのAkinatorがやってることは決定木だよね。
なるべく最短で見つけるためのNP困難で工夫してるんだろうけど
663:デフォルトの名無しさん
11/09/10 02:22:42.14
ブラック企業多そうな職種
664:デフォルトの名無しさん
11/09/12 06:23:40.19
>>662
最短であることは要求されていない。
なんとなく、思ったより早く絞れればいい。
665:デフォルトの名無しさん
11/09/12 16:18:36.85
間違えて入力した時どうやって遡るのかが分からない
666:デフォルトの名無しさん
11/09/15 09:35:43.82
ベイジアンネットワークを実装しようと色々な本を読んでいますが、
変数にはガウシアンネットワークなどを除くと、基本的にカテゴリーデータ
しか使えないようですね。
そのため、数量データを等間隔に分割してカテゴリ化したり、
順序尺度に変換して分析しようとしていますが、カテゴリーデータに置き換える
客観的な指標や方法論などはございますでしょうか。
各種論文にはカテゴリーデータに置き換えるテクニックの記載がなかったもので。
それとも案外アナログに決めているんですかね？
667:デフォルトの名無しさん
11/09/15 13:25:19.03
k-meansとかx-meansすれば？
668:デフォルトの名無しさん
11/09/15 17:37:03.39
そういえば、x-meansを挙げるやつがたまにいるけど
クラスタを分割する条件が悪くて使い物にならないだろ
Wakeのx-meansも論文とは違う実装だし
669:デフォルトの名無しさん
11/09/15 22:22:27.98
ワケ？
670:デフォルトの名無しさん
11/09/15 22:47:31.66
キューティー・クラスタリングでぐぐれ
671:デフォルトの名無しさん
11/09/16 00:09:41.28
>>667-670
有難う御座います!!とても助かりました…。
672:デフォルトの名無しさん
11/09/18 16:12:52.80
pythonごみすぎてわろた
673:デフォルトの名無しさん
11/09/18 16:37:14.20
来期は単位取れるといいね。
674:デフォルトの名無しさん
11/09/23 22:20:46.96
知能のあるコンピュータウイルスって面白そうだね。
遺伝的プログラミングでコードを自己書き換えしてセキュリティに引っかからないようにするみたいな
675:デフォルトの名無しさん
11/09/23 23:17:38.86
>>674
5年前くらいから存在してないっけ？
どこかのカンファレンスで、そういったウィルスの対応方法を聞いたことがある。
676:デフォルトの名無しさん
11/09/23 23:28:52.85
ポリモーフィック型という奴だな
677:デフォルトの名無しさん
11/09/24 01:05:55.36
もうあるのか～
でもこれを研究するのも面白そうだね
ただ発表することは出来なさそうだけど
678:デフォルトの名無しさん
11/09/24 01:59:39.63
パソコン1つで1個体だと相当数感染させないと
まともな子孫作る程度の人口が確保できないよな。
そういうやり方じゃないのかな？
679:デフォルトの名無しさん
11/09/24 04:56:46.89
処理としての意味が変わらない範囲でコードを書き換えて
ウィルスのデータベースにヒットしないようにしてるだけだろ
680:デフォルトの名無しさん
11/09/24 09:49:26.83
リアルウイルスも生き物１匹の体内で大量の個体が世代交代して
たまーに他の生き物のウイルス達と混ざるわけだよな。
なんかいかにもGAの並列計算で考えつきそうなネタだな
681:デフォルトの名無しさん
11/09/24 10:44:36.40
まさに進化そのものだからな
機能そのものも変化できたら面白いのに
682:デフォルトの名無しさん
11/09/24 11:50:12.75
進化の裏に淘汰があるわけで、かならずしも思うようにならないかと。
683:デフォルトの名無しさん
11/09/25 13:07:44.18
淘汰があるから（平均的には）良くなる方向にいく
684:デフォルトの名無しさん
11/09/26 00:13:29.35
モバイルエージェント ）ﾁﾗｯ
685:デフォルトの名無しさん
11/09/26 01:16:17.85
質問
集合K [ 2, 4, 5 ]
集合1 [ 3, 4, 5 ]
集合2 [ 1, 2, 4, 3 ]
集合3 [ 2, 4, 5, 1 ]
集合1～3のうち集合Kを全て含む集合を
高速に特定するにはどうしたらいいだろうか。
現実には集合は大量に存在するのでビットマスクは避ける方向で。
何かいい方法はない？
686:デフォルトの名無しさん
11/09/26 03:50:12.78
相関係数法を使った協調フィルタリングを実装するのに一番簡単な方法を教えてください
今のところPhp(Vogooライブラリ）+SQLを利用しようと考えています
687:デフォルトの名無しさん
11/09/26 04:51:38.71
>>685
転置しろ
688:デフォルトの名無しさん
11/09/26 09:44:17.56
某企業は、ある日いきなり韓国メーカーに呼び出され、
VIP待遇を受けて、韓国の粗悪なメカ工場視察イベントに招待された。
後、韓国はそのメーカーに対し、
「我々は貴様らに工場視察をさせてやったのだから、日本の工場を見せろ！」
と、言いがかりをつけてきて、日本の工場へずかずかと入り込んだ。
後、韓国の工場が日本の工場の技術を盗んで、そっくりな工場を作っていたことが発覚した。
日本の技術を賞賛し、工場を視察しに行くタイプの番組が増えているな。。。
689:デフォルトの名無しさん
11/10/01 23:18:13.97
>>688
ずかずかと工場に入り込んだだけで技術を盗めるなんて韓国人ってすごいんですね
690:デフォルトの名無しさん
11/10/02 01:11:00.75
キチガイのネトウヨのコピペに反応してどうする
691:デフォルトの名無しさん
11/10/02 01:20:24.28
できないとおもうりゆうは。。
692:デフォルトの名無しさん
11/10/02 22:18:06.85
韓国の工場の製造機器なんて日本製が大量に入ってる。
だから韓国製品は日本製と品質が大して変わらない。ネトウヨはアホすぎる。
693:デフォルトの名無しさん
11/10/02 23:34:04.58
ターンキーで何でもできると考えるのはさすがに舐めすぎだけどな。
694:デフォルトの名無しさん
11/10/03 05:46:07.19
日本の工場で実際に手を動かしてるのはブラジル人と中国人だけどな
695:デフォルトの名無しさん
11/10/04 01:33:09.23
数量データを予測するのにSVMって使えるん？
696:デフォルトの名無しさん
11/10/04 08:59:12.53
samui
697:デフォルトの名無しさん
11/10/04 22:29:09.33
>>695
サポートベクトル回帰ならある
698:デフォルトの名無しさん
11/10/05 17:04:01.24
パラメトリックとノンパラメトリックの長所と短所をそれぞれ教えてほしい
699:デフォルトの名無しさん
11/10/05 17:29:28.93
>>698
データを生み出すモデルが想定できる → パラメトリック
モデルが想定できない → ノンパラメトリック
700:デフォルトの名無しさん
11/10/06 01:12:16.13
質問文をよく読みましょう
701:デフォルトの名無しさん
11/10/21 23:13:04.19
SPSS Modelerって何円？
702:デフォルトの名無しさん
11/10/22 17:56:40.45
自分の顔写真をアップロードしたらどの有名人に似てるかっていうサービスあったよね。
703:デフォルトの名無しさん
11/10/23 02:31:01.43
初心者にも分かりやすい統計分析の入門本のオススメってありますか？
巷ではRがいいと聞きましたが、そっち系の本買った方がいいのでしょうか？
704:デフォルトの名無しさん
11/10/23 13:23:53.44
統計学もツールも同時に学びたいってこと？
俺はそれぞれ別に本を買う派
705:デフォルトの名無しさん
11/10/24 01:56:17.50
それぞれのおオススメ本は？
706:デフォルトの名無しさん
11/10/24 17:36:06.52
>>703
S もいいよ
707:位置情報と検証令状（２）
11/10/24 18:37:47.36
>>163-166に関連してです。
『位置情報に関わる個人情報保護法の問題と「検証令状」現状は？（第156回法務委員会第11号を参照して）』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)の参照おねがいします。
708:デフォルトの名無しさん
11/10/25 00:53:01.30
この分野って、octaveとRじゃ、どっちがよく使われるもんなの？
709:デフォルトの名無しさん
11/10/25 09:16:43.87
フリーの統計ソフトウェアRのパッケージ"nnet"でニューラルネット、
パッケージ"e1071"でサポートベクターマシンを利用してマイニングしています。
-1から1の範囲で基準化した10の説明変数で判別と回帰を行いました。
説明変数の元データと-1から1で基準化したものを被説明変数として
学習し、学習データに回帰を行うと全くデタラメな数値が出力されます。
しかし、被説明変数を正の値と負の値の2値に変換したものを被説明変数と
して学習し、学習データに判別を行うと65%の精度で正しく判別できます。
なぜ回帰だとデタラメな数値が出力され、同じデータをバイナリ化したものに
判別をかけるとある程度正確な数値が出力されるのか、回帰と判別で結果が
全く異なることに首をかしげています。
こういう場合はどのような原因が考えられますでしょうか。
このスレッドは凄腕のデータマイナーがひしめいていると思いますので、
なにとぞお優しい方がいらっしゃいましたらご教示いただけないでしょうか。
710:デフォルトの名無しさん
11/10/25 09:48:44.43
オーバーフィットしてるだけに見えるぞ
クロスバリデーションしてみろ
711:709
11/10/25 22:34:49.48
>>710
有難うございます。"e1071"パッケージの「svm」の関数にて、
学習する際にクロスバリューデーションの回数を引数として
渡せるので、10回指定して学習させたのですが、うまく行きませんでした。
特に異常値と言えるほど大きな正・負値も無かったので、
外れ値の除去を行わなかったのですが、それがまずかったのでしょうか？
712:デフォルトの名無しさん
11/10/26 01:26:25.70
>>710
学習データに対してうまくいっていないと言ってるし
オーバーフィッティングしてないと思うけど
>>709
回帰がニューラルネットワークで判別にSVMを使っているの？
全体的になに言っているか分かりにくいけど
データ数はどれくらいなの
ニューラルネットの中間層のユニット数とイテレーション数はどうなっているの
デタラメとはRMSEなどを計算してから言っているの
713:709
11/10/27 22:49:35.06
>>712
返信が遅くなってもうわけございません。
WEKAを使用したらなぜか解決いたしました。
お騒がせして大変申し訳ございませんでした。
714:デフォルトの名無しさん
11/10/28 09:47:57.82
Wekaを使用したら解決したって全く別物やんけ
データとやりたいことはあっててRの使い方が間違ってたんだろ
715: ◆HBmET4DqEk
11/11/05 16:47:50.31
てす
716:デフォルトの名無しさん
11/11/08 01:07:43.22
会社やめたい
717:デフォルトの名無しさん
11/11/08 01:12:30.32
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
718:デフォルトの名無しさん
11/11/08 19:48:53.06
数十万円もするデータ処理ソフトTMstudioの試用版が
今ならタダでダウンロードできます。
URLﾘﾝｸ(www.msi.co.jp)
是非みなさんに使ってもらいたい。
史上最強のデータマイニング専用ソフトですから。
一部使用制限はありますが、本当にタダでいいの？ってなくらい凄い機能です。
719:デフォルトの名無しさん
11/11/08 20:10:28.29
テキストマイニング専用ソフトかな？
720:デフォルトの名無しさん
11/11/08 20:42:21.40
URLﾘﾝｸ(www.msi.co.jp)
というデモがあるそうですね。
721:デフォルトの名無しさん
11/11/09 07:12:14.27
わざとらしい宣伝乙
722:デフォルトの名無しさん
11/11/09 22:10:54.26
質問させてください。
遺伝的アルゴリズムで1～5の範囲で並びの順番を表そうとしているのですが
染色体A:1 2 3 4 5
染色体B:5 4 3 2 1
を用意してこれを適当なところで一点交叉させると
染色体C:1 2 3 2 1となり順番の値が重複してしまい困っています。
質問の意図が分からないと思いますがエスパーの方いましたらお願いします。
723:デフォルトの名無しさん
11/11/09 22:59:28.34
そもそもそれは塩基？遺伝子？
前者なら1-4の範囲の気がするから後者？
724:デフォルトの名無しさん
11/11/09 23:35:47.47
>>722
TSPで皆がどうエンコードしてるか検索すれば解る
725:デフォルトの名無しさん
11/11/10 20:57:33.46
>>722
構わずphenomeと１対１対応。基本。
726:デフォルトの名無しさん
11/11/10 23:22:43.78
>>723-725
返信遅くなりましたが回答ありがとうございました。
特に>>724の方の巡回セールス問題に対する遺伝子の表現の仕方の工夫で上手くいくことが出来ました。
727:デフォルトの名無しさん
11/11/22 10:04:30.68
卒論執筆のために、皆さんにご相談したいことがあります。
短距離や長距離などの陸上競技の選手間のタイムなどを説明変数、
順位を目的変数とし、重回帰分析を行おうと考えております。
そのために、タイムなどを集めたサンプル全体で標準化したのですが、
当然陸上競技は相対的に順位が決まります。
弱い選手と当たればブッチギリで勝てる選手も、猛者と闘えば、
ビリッケツになるかもしれません。
そのため、サンプル全体の標準化に加え、更に各レースごとのタイムなどで
標準化を行ない、両者を足した説明変数を使用しております。
しかしながら、データを各レースで標準化しただけの基準値だと、
平均からどの位飛び抜けているかという情報は分かりますが、
どれ位の順位にあるかという順位の情報が入っておりません。
もし、ご存知でしたら、基準値に代わる、バラつきや平均のみならず、
順位の情報を含む距離を図る尺度をご教示いただいても宜しいでしょうか。
（ユークリッド距離のような抽象的な空間内で距離を測る指標など）
また、ブラッドリー・テリーモデルについてですが、相撲やチェスなどの
直接対戦が豊富にあるゲームにしか適用は難しいですよね？
お忙しいところ、申し訳ございませんでした。
728:デフォルトの名無しさん
11/11/22 10:59:21.99
タイム：絶対値
順位：相対値
この時点で相関出しにくいんだよね・・・
しかも短距離と長距離混ぜると、順位データとしては全くの別物になるし
理想はプロットにした時、短距離と長距離で集合が出来れば良いんだけども
729:デフォルトの名無しさん
11/11/22 18:20:42.13
なんで結論ありきなの
730:デフォルトの名無しさん
11/11/23 07:01:15.24
研究へのアプローチが間違ってる。
まずは既存のやり方をしらみつぶしに試せ。
731:デフォルトの名無しさん
11/11/23 10:27:16.10
アンサンブル学習について詳しい本があったら紹介お願いします。
732:デフォルトの名無しさん
11/11/23 17:54:05.69
今さらだけどワトソンって凄いね。
普通の質疑応答だったらもっと容易いだろうしどんなアルゴで動いてるんだろ
733:デフォルトの名無しさん
11/11/23 18:03:17.71
% cat /usr/local/bin/watson
#!/bin/sh
wget URLﾘﾝｸ(www.google.com)
734:デフォルトの名無しさん
11/11/23 21:56:27.50
libSVM使ってみたんだけどdecision Valueってなんの値？
735:デフォルトの名無しさん
11/11/24 03:35:13.81
順位相関があるだろうが
因みに説明変数は、筋神経パワー，無酸素運動容量，VO2MAX, LT-Power
この中には短距離スピードと負の相関のものがある
プロファイル形状とレベルが重要になる。てかそれで説明出来る
736:デフォルトの名無しさん
11/11/24 13:20:36.89
>>734
誰も使ったことないのか？
俺も使ったことないけどsing(x)みたいな-1,1の値じゃないの
737:727
11/11/25 09:24:08.37
>>728,730
返信が遅くなり申し訳ございません。
アドバイスをいただき、どうもありがとうございました。
738:デフォルトの名無しさん
11/11/25 12:44:31.56
>>736
データによってもっと変わるかもだけど、-5から5くらいの実数値だった
予測ラベルと相関ありそうなんだけど、よくわからん
739:デフォルトの名無しさん
11/11/25 20:06:44.54
おまえら、なにいってんだ？
740:デフォルトの名無しさん
11/11/25 20:12:15.95
>>738
たぶん決定関数の値だと思うから
符号とって正か負かでラベルに属するか属さないか2値分類するものじゃないかな
libsvmはラベルと確率を返す関数があるようなので
そっち使ったほうがいいのでは
741:デフォルトの名無しさん
11/11/26 00:16:04.15
>>740
そういうことか！
ありがと！
742:デフォルトの名無しさん
11/11/26 10:22:55.71
オライリーから入門ソーシャルデータってデータマイニングの本が出てるね
743:デフォルトの名無しさん
11/11/26 10:52:30.15
ぜひ買って感想をヨロ
744:デフォルトの名無しさん
11/11/26 11:06:13.60
Google Buzz が閉鎖されたのでオワコン
745:デフォルトの名無しさん
11/11/26 11:10:46.86
監訳者のブログ
7章の前半のGoogle Buzzは閉鎖されちゃって残念だけど、
実際には「入門 自然言語処理」で詳しく解説されている NLTK を、試しに使ってみよう、的な章になっているので、
ほとんど問題ないし、7章後半の Gmail に関する記事は内容に遜色は無いです。なので、「Google Buzz が閉鎖されたので本書はオワコン」は的な過剰な反応は無用だと思います。
746:デフォルトの名無しさん
11/11/26 13:27:08.50
自分は Google Buzz は使ってないからインパクトなし
747:デフォルトの名無しさん
11/11/26 15:20:30.10
おまえらに必要なのはそんな軽い本ではなく
線形代数と解析学、統計学の基礎だろ
748:デフォルトの名無しさん
11/11/26 18:38:43.13
そんなのとっくに大学で習ってるだろ
あ、専卒さんでしたか？
749:デフォルトの名無しさん
11/11/27 09:28:35.06
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズムAdd Star
URLﾘﾝｸ(d.hatena.ne.jp)
750:デフォルトの名無しさん
11/11/27 12:25:58.37
自己組織マップはあまり使われないのかな
751:デフォルトの名無しさん
11/11/28 20:24:29.44
入門ソーシャルデータがアマゾンから来てた
またpythonか、、、
752:デフォルトの名無しさん
11/11/28 22:15:13.11
Python使ってる俺は嬉しい。
自然言語処理の本もPythonだし
753:デフォルトの名無しさん
11/12/03 16:38:20.03
機械学習には教師あり学習、教師なし学習、強化学習があると思いますが、
ニューラルネットワークで強化学習と教師あり学習をMixしたようなモデルと作りたいと考えています。
各入力ノードの入力値に重みを付けて、中間層を介して、出力層より1か0を出力します。
通常の教師あり学習では、教師信号と出力の誤差を取り、誤差を最小にするように、
デルタ則を用いて最急降下法などで重みを決めると思います。
しかし、作りたいモデルでは教師信号が強化学習のように存在しませんが、
1を出力した場合に当たりなら報酬を貰い、外れたら-1の報酬ペナルティ、
0を出力した場合には報酬0となるようにし、学習データの報酬の総和が
最大になるように各入力ノードと中間層のノードの重みを決定したいのですが、
報酬の総和の関数を作り、数値微分で重みを決めようとしても、
恐らくやり方が悪く収束しません。
下手の考え休むに似たり、の諺の通り、アホの自分では上手く行きませんでした。
どなたか、そのようなニーズを満たすアルゴリズムやコード、ツールなどを
ご存知でしたらご教示願えませんでしょうか。
754:デフォルトの名無しさん
11/12/04 00:36:38.70
URLﾘﾝｸ(lmgtfy.com)
755:デフォルトの名無しさん
11/12/08 14:54:47.66
このスレってデータマイニングを使ってビジネス情報を分析している人の話題が多いけど
データマイニングや機械学習って他にも色々な分野と関連してるじゃん
パターン認識と合わせたWEBマイニングや自然言語処理と合わせたテキストマイニングや人工知能はスレ違い？
756:デフォルトの名無しさん
11/12/08 20:20:22.60
>何でもいいので語れ
757:デフォルトの名無しさん
11/12/09 03:38:35.79
Googleの検索候補って自分の過去の検索履歴だけじゃなくて
他人の過去の検索履歴も使ってるみたいだけど
自分のが出てくると恥ずかしいので
自分のだけは除外するようにするにはどうすればよいですか？
758:デフォルトの名無しさん
11/12/09 07:16:29.35
IMEも同意語も翻訳も似たもの同士だよな
759:デフォルトの名無しさん
11/12/09 22:38:10.95
>>757
恥ずかしいのぐらいがまんしたら？
それより、スレ違い
760:デフォルトの名無しさん
11/12/10 02:29:57.22
オープンコンプリートならブラウザで止めればいいが
Googleが出しているならアカウントをログアウトするしかないんじゃね
761:デフォルトの名無しさん
11/12/10 07:56:47.90
>>757
でもそんなに簡単に個人のﾓﾉがGoogleに反映されるものかな？
ブラウザ自身 (含む検索用のプラグイン) が記憶して、それを候補として挙げてるってことはない？
ページ上に最初から自分の検索語が堂々と表示されているか、それとも検索語を入力するための
テキスト枠に候補としてプルダウンメニューから出るかで大きく違うと思う。
前者はみんなが見られるし、後者はログインした個人毎にカスタマイズした内容。みな推測だけど。
762:デフォルトの名無しさん
11/12/12 23:59:20.47
明らかに自分が入れたことのない単語が検索候補ワードに出て来ます
ってことは他人の環境でも自分の使った単語がそのひとのところに出てるかもしれない訳ですよね
763:デフォルトの名無しさん
11/12/13 00:00:57.36
もちろんドロップダウンの話です
764:デフォルトの名無しさん
11/12/13 01:14:34.81
統計とって上位しか使っていないだろうから
おまえと同じ検索ワードをたくさんの人が入力していないと出ないし
たくさんの人が入力しているワードなら出てもいいだろ
765:デフォルトの名無しさん
12/01/04 02:02:19.73
質問よろしくお願いします。
今アソシエーション分析を行っているのですが、
条件部となるアイテム集合をAprioriアルゴを用いて抽出したのは良いのですが
その後のルール抽出作業において結論部となるアイテム集合のパターンが膨大で計算に時間が掛かってしまいます。
結論部に関しては全ての単語の組み合わせを計算しているのですが
Aprioriアルゴリズムのように良い解決方法はないでしょうか？
766:デフォルトの名無しさん
12/01/07 11:19:46.24
>>572 わらた
767:やらせ商売としての『２ちゃんねる』の煽動者ありか？
12/01/10 17:59:30.92
『２ちゃんねる』には「プロ固定」とよばれる集団がいるという意見があります。
下記URL：『第七章・２ｃｈの秘密工作員たち』を参照しました。
URLﾘﾝｸ(resistance333.web.fc2.com)
さて、そのような煽動集団がいるかどうか検証することは可能なのでしょうか・・・。
最近ではカカクドットコムという会社が『食べログ』における「やらせ行為」で問題に
なりました。下記『日本経済新聞』の『「食べログ」にやらせ投稿コカクコムが法的措置も』URL↓
URLﾘﾝｸ(www.nikkei.com)
を参照しました。『２ちゃんねる』における「やらせ行為」がある可能性もありますね。検証方法はあるのでしょうか。
どう思いますか。
768:デフォルトの名無しさん
12/01/10 18:01:31.20
ネットで「プロ固定」とか騒いでるの、どう見ても「集団ストーカーが！」とか言ってる人の同類ばかりじゃないか。
769:デフォルトの名無しさん
12/01/10 18:06:19.81
ゲハでやれ
770:デフォルトの名無しさん
12/01/13 12:58:34.41
>>762
あれは、Googleが作った検索ワードの辞書にそって、ユーザーが入力したワードに近い辞書ワードを
検索上位のワードのウェイトを付けて表示している。
この辞書の２次派生物がGoogle JapanがリリースしたIME
だたし、フロント側の表示メカニズムはAjaxによるサーバークライアント型のアプリケーションで組んでるので
ブラウザのjavascriptの機能をoffにすると働かなくなる。
もっとも、Googleはユーザーが入力した検索ワードは全て記録しているので、機能をoffってもサーバーサイドでは
記録は残される。
771:デフォルトの名無しさん
12/01/13 13:07:24.48
>>765
前、Amazonで表示される「この商品を買った人はこんな商品もかっています」というのと同じメカニズムを組み込もうとして
ログ解析をしたことがあるが、やはり、順列組み合わせでユーザーごとのページ遷移を全て追跡すると計算量が膨大に
なって処理ができなくなって辞めた。
前、Yahoo Jのなんかの記事で、YJではこの処理を組むため専用のクラスターコンピューターを購入したとかあって、
順当に処理をこなすには専用の処理系が必要かな、と思った。
専用の処理系が調達できない場合は、ヒューリスティックなルーチンを組み込んで不必要な枝を削除する必要がある。
これはチェスの処理系とかでやってる。
772:デフォルトの名無しさん
12/01/13 18:30:49.39
ブラック企業多そう
773:デフォルトの名無しさん
12/01/16 13:47:25.00
すでにある手法を学ぶ
納得したら使う
納得出来なかったら研究する
774:デフォルトの名無しさん
12/01/17 07:59:53.86
>>771
そのクラスタってのはHadoopなんじゃないかな
最近はHadoopで何でも力技でやる傾向にあるみたい
775:デフォルトの名無しさん
12/01/19 00:24:53.10
Weka使ってる人いる？
776:デフォルトの名無しさん
12/01/21 18:07:44.11
質問させてください
配列(array)に入っているデータを比較するとします
array1 = [ 1,2,3 ]
array2 = [ 1,2,4 ]
array3 = [ 5,6,7 ]
この場合、array1とarray2の関係は、arrayとarray3よりも「近い」と判断したいです
機械学習的に解けるような問題なのでしょうか？そういうアルゴリズムがあれば教えて頂きたいです
777:デフォルトの名無しさん
12/01/21 22:15:33.01
宿題は自分で解こうね。
778:デフォルトの名無しさん
12/01/22 00:31:50.85
>>777
776じゃないが、そんなクソの役にも立たない意見ならレスすんなよ馬鹿か。
答えられないくせにレスするなら分からないのと同じだ。
779:デフォルトの名無しさん
12/01/22 01:36:47.12
別に構わないのでは? 宿題スレならともかく、
質問への反応は回答でなければならないなんて決まってるわけじゃない。
そもそも近いの定義すら明らかにしない質問じゃあね……
780:デフォルトの名無しさん
12/01/22 01:56:46.55
>>778
バカはだまってろ
781:デフォルトの名無しさん
12/01/22 04:13:25.02
こんな過疎スレ質問ぐらい答えてやれやw
782:デフォルトの名無しさん
12/01/22 05:37:21.75
だが断る
783:デフォルトの名無しさん
12/01/22 06:20:54.22
>>776
分類する クラスタリング あたりで頑張ってください
784:デフォルトの名無しさん
12/01/22 07:01:57.34
あと回帰分析な
785:デフォルトの名無しさん
12/01/22 12:12:18.31
普通に最近傍法で良いのでは
786:デフォルトの名無しさん
12/01/22 12:20:22.74
まあ方法はいっぱいあるよね
そこが機械学習の厄介な点であり面白い所でもある
787:デフォルトの名無しさん
12/01/22 12:39:22.72
どれも統計学の上で踊ってるだけだがな
788:デフォルトの名無しさん
12/01/22 13:55:53.23
分類・回帰じゃなくて類似度計算でしょ．距離を定義して解きゃええやん．機械学習必要なし
789:デフォルトの名無しさん
12/01/22 14:07:12.00
回帰分析に距離指標定義は切っても切れない関係なわけだが
790:デフォルトの名無しさん
12/01/22 16:05:25.53
>>776
単にユークリッド距離でいいのでは
その配列をx,y,z座標として点の近さをはかる
791:デフォルトの名無しさん
12/01/22 16:15:34.57
ついにこのスレにもマジレスの波が……
792:デフォルトの名無しさん
12/01/22 17:13:02.10
>>788
これが正解で他のレスは的外れだと思います。
機械学習とはデータから評価関数を逆算する処理であり、
距離定義が最初から決まっているなら機械学習は不要です。
>>790
質問者が示したデータは座標ではなく文字列で
1,3,4より1,2,9の方が1,2,3に近いのかもしれません。
793:デフォルトの名無しさん
12/01/22 17:28:05.64
>>792
残念ながら、正解は>>783-784だ。理由はスレタイに書いてある。
794:デフォルトの名無しさん
12/01/22 18:12:50.02
>>792
>array1とarray2の関係は、arrayとarray3よりも「近い」と判断したい
とかしか書いていないので、これが教師データだろ
妄想でデータ作って近いのかもしれないって馬鹿なの？
795:デフォルトの名無しさん
12/01/22 19:49:40.14
いや質問者の意図自体が読み取り辛いのだからそこは仕方無いだろ
796:デフォルトの名無しさん
12/01/22 19:56:38.02
>>793
>>776が評価関数の求め方を質問しているのならそうですね。
>>794
演習問題なら教師データさえ正しく判定できればOKですが、
実用なら「ユークリッド距離」が目的に合うとは限りません。
それを具体的な例で説明しただけです。
797:デフォルトの名無しさん
12/01/23 00:13:51.39
質問者の意図が読み取りづらいのに正解だの間違いだの言ってるのが間違いで
まず質問者に質問の詳細を問うのが正解です
798:デフォルトの名無しさん
12/01/23 11:17:17.98
お前らの脳も機械学習しろよ
799:デフォルトの名無しさん
12/01/23 14:48:12.44
>>797
そこまで肩肘張らなくても
800:デフォルトの名無しさん
12/01/23 21:52:43.20
この分野の優良企業ないかな？
社会人になっても研究とかしたいし
801:デフォルトの名無しさん
12/01/23 22:20:20.59
>>800
極めたいならツールベンダーか、コンサル会社じゃないかな。両方兼ね備えてるところが多いけど。
あるいは立場をユーザー企業に向ければもちろん VOCとか、特許とか、様々な技術文書等の
本物のデータがあるよ。 ただ民間は決められた時間内で成果を出さないとならず、学術的な
仕事をするなら研究所をもってる所に行かないと厳しいだろうけどね。研究所とはいえ民間だから
成果の評価順は 製品への展開（技術移管）、特許活動、学会発表の順に低くなる。
802:デフォルトの名無しさん
12/01/23 23:42:09.66
>>776
近似計算になるけどLSH．
803:デフォルトの名無しさん
12/01/24 00:49:26.84
>>801
そっか～やっぱり大学卒業すると厳しそうだね
アドバイスありがとう。
804:デフォルトの名無しさん
12/01/24 11:32:02.18
>>801
会社の研究所は学校では無いからねぇ
金にならない特許なんて不良資産だし
805:デフォルトの名無しさん
12/01/26 06:37:55.39
>>776自身が判断するなら、
大量のデータ用意して自分が学習するしかない。
「したい」ということは教師役も自分でやる。
806:デフォルトの名無しさん
12/02/03 22:19:14.45
ナイーブベイズでテキストフィルタリングをしてるんですが辞書のデータの数が少ないほうに全て判定されてしまいます。
ちゃんと事前確率P(class)も掛け合わせて是正しているんですがP(class|words)の計算で既に差がつきすぎてるようで・・・
何か良い解決策はないでしょうか、よろしくお願いします
807:デフォルトの名無しさん
12/02/03 22:41:28.32
>>806
P(class|word)じゃなくてP(word|class)だろ？
808:デフォルトの名無しさん
12/02/04 01:19:37.36
>>807
そうです、訂正ありがとうございます
809:デフォルトの名無しさん
12/02/04 02:35:21.47
>>806
補集合のやつ（Complement Nyve Bayes)使ってみたら？
2クラス分類なら意味ないけど．
810:デフォルトの名無しさん
12/02/04 02:49:50.53
対数とってなくてオーバーフローしてるとかではないの
811:デフォルトの名無しさん
12/02/04 06:04:33.97
add one smoothingって、時々そういうマイノリティ優遇に働くことがあるよな。
812:デフォルトの名無しさん
12/02/04 06:06:47.89
>>810
それだと丸まって0.0になるから同点になるだけで、
小さなクラスが勝つことはないんじゃ？
813:デフォルトの名無しさん
12/02/04 12:50:49.86
回答いただいた方ありがとうございます。
今回やっていることは文章から性別を判定させるという事で、
取り合えずデータの数を合わせると納得がいかない方法ですが一応偏った判定はしなくなりました。
>>809
２クラス分類なので使えなさそうですね・・・
でも一度読んでみますありがとう。
>>810
値も常に確認しているのでそれはないと思われます。
一応つたないコードですが間違いがありましたらご指摘いただくと嬉しいです。
URLﾘﾝｸ(codepad.org)
814:デフォルトの名無しさん
12/02/04 21:31:49.62
>>813
add one smoothingで、+len(male) や +len(female)が小さいほうが有利になっている。
v = len(set(male.keys()+femail.keys()))
としておいて、+len(male)や+len(female)を+vに置き換えてみたら？
815:デフォルトの名無しさん
12/02/05 14:04:54.80
>>814
修正しました、ありがとうございます。
一度データの数が少ない辞書を用意して確認してみます
816:デフォルトの名無しさん
12/02/06 12:20:00.19
サンプルコードなんだろうけど
wordsでforを二回回してるのが気持ち悪い
817:デフォルトの名無しさん
12/02/11 19:21:09.78
文系のプログラマなんですが質問です。
Excelファイルのデータクリーニングをしているのですが、名前の入力間違い(仲村と中村など)や入力形式が違う電話番号といったレコードが多く、データの紐づけに手間がかかっています。
機械学習を用いて解決できないでしょうか？
何か参考になるツールやサイトがあれば教えて頂けないでしょうか？
818:デフォルトの名無しさん
12/02/11 20:14:34.38
いやです
819:デフォルトの名無しさん
12/02/11 20:21:15.23
それは機械学習使うとこなんのか？
正規表現使う場面では？
820:デフォルトの名無しさん
12/02/11 20:27:05.12
うんそれは機械学習を魔法の箱かなんかと勘違いしてる
泥臭く正規表現でやれるはず
821:817
12/02/11 20:56:39.37
>>820
はい、勘違いしてました。ありがとうございます。
822:デフォルトの名無しさん
12/02/11 21:02:52.10
機械学習でも正規表現でも無理。
仲村と中村の正解をどうやってするんだ?
本人の正しい漢字を知らなかったら無理。
紙のカードなどに書き出してデータにミスないか本人に確認して貰うとか手動が確実にいる。
すでに確認済の正しいデータがあればそれ使え。
823:デフォルトの名無しさん
12/02/11 21:51:45.60
一方で電話番号はよっぽどのことがない限り置換（数字のみに）で済むと思う
824:デフォルトの名無しさん
12/02/11 22:25:06.29
>>817
そういえば年金記録が損なわれたとき、修復は人手で行ったそうだし、
信頼性が必要ならそうするしかないのでは？ 何したかを参考にするなら次のページ。
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
825:デフォルトの名無しさん
12/02/11 22:55:22.70
03-0000-0000
03(0000-0000)
0300000000
これを同一判定したいなら泥臭く正規表現でいけるじゃないかな
中村まさお
仲村まさお
萬田次郎
万田次郎
これを同一判定するなら人手でURLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)みたいな感じのデータを整備してマッピングするしかない
いずれにせよ「機械学習」に対して質問者が抱いているボンヤリとしたブラックボックスにデータを投げて解決する問題では無いと思います
826:デフォルトの名無しさん
12/02/12 10:59:15.53
古典的な名寄せ処理
827:817
12/02/12 11:08:48.17
皆さんありがとうございます。
的外れな質問だったのに、ありがとうございます。
828:デフォルトの名無しさん
12/02/12 11:27:05.23
下げます。
829:『２ちゃんねる』：海外からのデータマイニング？(2)
12/02/23 19:50:19.59
>>36、>>95に関連してです。
『Wikipedia』の「２ちゃんねる」を参照しました。
（以下一部引用）
『運営：2011年現在、主としてアメリカ合衆国カリフォルニア州
サンフランシスコ365 Main社運営のデータセンターにある、
Pacific Internet Exchange所有スペースにある約60台のサーバ群で運営されている。
OSにはFreeBSDを用い、数年にわたって改良が続けられてきた投稿を受け付ける掲示板システム群
（各ユーザはこれらの入っているサーバにアクセスする）と、各種ロギングや投稿チェック、
そして「実況」と呼ばれる最大で秒間数百以上にのぼる大量投稿を捌く…などの役割を与えられた
バックエンドシステムによって構成されている。』（以上引用）
>>95に関連して、下記を参照してください。
『アメリカ経由の通信情報ローンダリング手法』の確立可能性と傍聴法の無力化』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)
盗聴法改正案が２０１１年に提出され、もし成立していれば、基本的に米国のインターネット･サービス
を利用するユーザーは、国の区別なしに米公安機関による通信傍受の対象となる。これは
意外な落とし穴となるだろう。たとえば、東京から大阪までスカイプで電話をした場合、
もしその通話が米国の管理サーバーを経由していれば、理論上、米国公安当局は傍受をできる
ことになる。同様に、日本の知人や友人同士が楽しくフェースブックで交流していても、
そのメールやアップロードした写真、書き残したメモなどが米国のサーバーにある限り、
米国の公安当局が傍受あるいは閲覧することができるようになる。
さて、ひろゆき氏がトラブル回避のために『２ちゃんねる』サーバーを手放したことは
日本国内『２ちゃんねる』ユーザーにとっていい影響がでているのか、それとも・・・？
830:インターネットで個人情報の追跡ビジネスが急成長＝WSJ調査
12/02/24 07:46:07.10
このような調査が掲載されていました。
『インターネットで個人情報の追跡ビジネスが急成長＝WSJ調査』（下記）
URLﾘﾝｸ(headlines.yahoo.co.jp)
(以下引用）
「本紙が独自に調査を行った結果、インターネットで最も急速に成長している
ビジネスのひとつが、インターネット・ユーザーのスパイ事業であることが判明した。
（中略）
o消費者の追跡は一般に認識されているよりもはるかに広範囲かつ徹底的に行われている
ことが明らかになった。具体的には、以下の点が確認された。
o米国の上位50のウェブサイトが平均して64の追跡テクノロジーを、訪問者のコンピュータ
にインストールしている。ほとんどの場合、警告は行われていない。
追跡テクノロジーは、以前よりも高機能化し、深く入り込むようになっている。これまで
モニター行為には、ユーザーが訪問したウェブサイトを記録する「クッキー」ファイルが使用
されることがほとんどだった。本紙の調査によって、ウェブページ上でのユーザーの行動を
リアルタイムでスキャンし、アクセス場所、所得、買い物の嗜好（しこう）、さらには健康状態
までを即座に算定する新しいツールが使われていることが明らかになった。一部にはユーザーが
削除を試みても後で密かに復活するツールもある。
o これらの個人情報のプロファイルは、常に更新され、1年半ほど前に誕生した、株式市場の
ような取引所で売買されている。』（以上引用）
ライフログが売買されるようになると、個人情報保護法も無力化しますし、本来の目的も
失われます。下記参照してください。
『ライフログ集合体と個人情報・プライバシー問題（『思考盗聴』とよばれる現象の一種について）』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)
また、警察官や自衛官もプライバシーを無視してよいとは考えていないと判断してよいようです。
『ユビキタス・クラウドコンピューティング時代の情報セキュリティと電波首輪理論』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)
831:デフォルトの名無しさん
12/02/24 08:07:14.52
うぜえ
832:デフォルトの名無しさん
12/02/25 06:46:42.63
スレに常駐するキチガイさんです
833:デフォルトの名無しさん
12/02/25 11:55:55.34
おすすめNGEX
TargetURL=0
TargetURLBody="2ch.net/test/read.cgi/tech/1286200810/"
Name=1
NameBody="デフォルトの名無しさん"
Mail=4
MailBody="^$"
Msg=0
MsgBody="http"
834:【実証】つぶやきだけで個人の特定は可能
12/03/21 20:04:08.26
『つぶやきだけで個人の特定は可能？』URL↓
URLﾘﾝｸ(r25.yahoo.co.jp)
（以下概要）
①お笑いサイトの「オモコロ」が、「つぶやきだけで個人を特定できるのか？」という企画に挑戦！！
↓
②「渋谷なう」とつぶやいているアカウントを検索し、そのなかからさらに詳しい個人情報をつぶやいているユーザーを追跡。
↓
③居場所、ファッション、持ち物などから「この人だ！」との確信を持ったら、「○○さん（アカウント名）ですよね？」と声をかける。
↓
④わずか1時間半で2人のツイッターユーザーを捕捉することに成功！！
835:Twittwr Facebook Mixiと集団ストーカー
12/03/21 20:05:03.98
『位置情報とソーシャルネットワーキングサービスを利用したストーキングの実例と個人情報漏洩の流出について 』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)の参照おねがいします。
※重要※ 「GPSを使った携帯を用いた場合」
携帯で撮った写真を携帯からMixiなどに投稿→写真に位置情報が記載されているので、自宅や職場から写真投稿すると
「職場」や「自宅」という個人情報（固定位置情報）が流出しているのと同じ行為になる。
※重要※ 「GPSを使った携帯を用いた場合」
Twittwerで自宅や職場から「自宅なう」とか「職場なう」とツイートしたり、それに類似する自宅や職場にいる内容の
ツイート（つぶやき）をしてしまう。→「職場」や「自宅」という個人情報（固定位置情報）が流出しているのと同じ行為になる。
※重要※ 「TwittwerとFacebookやMixiを連携している場合」
Twittwerで自宅や職場から「自宅なう」とか「職場なう」とツイートしたり、それに類似する自宅や職場にいる内容の
ツイート（つぶやき）をしてしまう。→「職場」や「自宅」という個人情報（固定位置情報）を流出させているだけで
なく、Facebookを通じてプロフィール等の情報も流出してしまう。
↓
↓
「集団ストーカー」の原因である個人のライフログ情報（プライバシー情報）流出の大きな
原因となってしまっている。
参考：『ライフログ集合体と個人情報・プライバシー問題（『思考盗聴』とよばれる現象の一種について）』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)
２０１１年９月２０日にも同様の警告がされています。
『スマートフォンで自分の居場所がバレるサービス＆アプリに気を付けろ！』
URLﾘﾝｸ(r25.yahoo.co.jp)
個人的には現状Facebook Twittwer Mixiはしていません・・・。
836:Facebookに内在する危険性が顕在化している
12/03/21 20:06:10.75
『フェイスブック、情報公開に注意…悪用の恐れ』読売新聞 2月25日(土)14時45分配信
URLﾘﾝｸ(headlines.yahoo.co.jp)を参照しました。
（以下一部引用、個人名は＊＊＊＊にしてあります。）
『「初期設定では、個人情報の公開範囲が『すべてのユーザー』となっている項目が多く、知らない間に自分の情報を
世界中にさらしてしまう人もいる」。日本ＩＢＭのシニア・セキュリティ・アナリスト＊＊＊＊さん（３８）はこう警鐘を鳴らす。
＊＊＊＊さん自身も、昨年１２月、過去の投稿や活動状況を簡単に時系列で閲覧できるサービス「タイムライン」を使い始めたところ、
これまで書き込みや写真投稿の際に登録した約５００件の位置情報が地図上に一覧表示されてしまった。「いつ、どこで何をしたか簡単
にチェックできる。滞在回数の多さから自宅や勤務地域が予想できるので、ストーカーに悪用されかねない」海外ではフェイスブックの
情報が、就職前の学生の素行調査や、交際相手の浮気調査に使われたりしているという。「利用者は一度、自分のプライバシー設定を
見直した方がいい」と＊＊＊＊さんは指摘する。「実名や所属、関心事などの様々な情報が入手できるため、特定の個人や組織を狙う標的型
のサイバー攻撃の『下調べ』に使われる恐れがある」と警戒するのは、情報処理推進機構・セキュリティセンターの＊＊＊＊調査役だ。』
（以上引用）
『位置情報とソーシャルネットワーキングサービスを利用したストーキングの実例と個人情報漏洩の流出について 』
URLﾘﾝｸ(infowave.at.webry.info)の参照おねがいします。
個人的には現状Twitter Facebook Mixiは使用していません。
837:デフォルトの名無しさん
12/03/22 14:05:03.30
またかよ
838:デフォルトの名無しさん
12/03/23 03:06:23.27
個人情報を情報量としてとらえれば、全員が互いの個人情報を晒していれば、
その情報が持つ価値なんて、すごく低いはずなんだけど
839:デフォルトの名無しさん
12/03/23 08:54:14.38
TもFもmも情弱のツールだろ
840:デフォルトの名無しさん
12/03/23 11:06:08.23
2chやってるやつが言うこっちゃないけどな
841:デフォルトの名無しさん
12/03/23 11:26:16.42
漏れはVC6も現役
842:デフォルトの名無しさん
12/03/28 21:27:37.97
shark machine learning libraryですが
URLﾘﾝｸ(sourceforge.net)
のwin32.exeをインストールしてvisual studio2010で
使用しようとしてもinternal errorが出ます.
shark.libはきちんと読み込めてるようなのですが.
なんのでしょう?