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?
843:デフォルトの名無しさん
12/03/28 23:20:12.53
URLﾘﾝｸ(shark-project.sourceforge.net)
ここをみるとVSでのtempファイルを削除しろとかサービスパック入れろとか書いてありますが
うまくいきません
844:デフォルトの名無しさん
12/03/28 23:29:24.28
作者に聞けや
845:営利利用に関するLR審議中＠詳細は自治スレへ
12/04/08 23:57:59.67
すごく今更なのですが>>776は
URLﾘﾝｸ(wikiwiki.jp)
のような形で解くものだと自己解決しました。
846:営利利用に関するLR審議中＠詳細は自治スレへ
12/04/09 20:09:15.71
機械学習や自然言語処理に関する初歩的な質問をするのに適切な場所をご存知でしょうか。
一般的なプログラミングに関する質問なら「はてな人力検索」でかなり適切な回答を頂けるようですが、機械学習のような専門ジャンルとなると厳しい模様です。
実際機械学習に関する質問は10年でたったの4件のみで、しかも回答は「門外漢なのでよくわかりませんが～」といった具合です。
全くの門外漢の文系卒社会人が機械学習を学ぶには独学でコツコツとテキストを読むしか無いのでしょうか。
847:営利利用に関するLR審議中＠詳細は自治スレへ
12/04/10 02:03:52.71
ここじゃだめなのか？
848:営利利用に関するLR審議中＠詳細は自治スレへ
12/04/10 02:45:30.87
>>846
大学に行くか独習できる程度に基礎を積むのがいいと思うけど
ヤフー知恵袋だったら答えてくれる人はいるかもね
849:デフォルトの名無しさん
12/04/13 17:02:11.86
>>846
英語ができるならQuoraがいいんじゃない？