- 1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/10/04(月) 23:00:10 ]
- 何でもいいので語れ
【関連サイト】
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
ibisforest.org/index.php?FrontPage
- 652 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 08:00:30.13 ]
- >>652 >>652
- 655 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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
ci.nii.ac.jp/els/110001186623.pdf?id=ART0001520064&type=pdf&lang=jp&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1315272044&cp=
- 658 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん [2011/09/06(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/07(水) 09:31:35.31 ]
- やってることが違う
- 662 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/07(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/10(土) 02:22:42.14 ]
- ブラック企業多そうな職種
- 664 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/12(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/12(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/15(木) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/15(木) 13:25:19.03 ]
- k-meansとかx-meansすれば？
- 668 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/15(木) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/15(木) 22:22:27.98 ]
- ワケ？
- 670 名前：デフォルトの名無しさん [2011/09/15(木) 22:47:31.66 ]
- キューティー・クラスタリングでぐぐれ
- 671 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/16(金) 00:09:41.28 ]
- >>667-670
有難う御座います!!とても助かりました…。
- 672 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/18(日) 16:12:52.80 ]
- pythonごみすぎてわろた
- 673 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/18(日) 16:37:14.20 ]
- 来期は単位取れるといいね。
- 674 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/23(金) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/23(金) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/23(金) 23:28:52.85 ]
- ポリモーフィック型という奴だな
- 677 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/24(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/24(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/24(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/24(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/24(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/24(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/25(日) 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 名前：デフォルトの名無しさん [2011/09/26(月) 00:13:29.35 ]
- モバイルエージェント ）ﾁﾗｯ
- 685 名前：デフォルトの名無しさん [2011/09/26(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん [2011/09/26(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/26(月) 04:51:38.71 ]
- >>685
転置しろ
- 688 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/09/26(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/01(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/02(日) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/02(日) 01:20:24.28 ]
- できないとおもうりゆうは。。
- 692 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/02(日) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/02(日) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/03(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/04(火) 01:33:09.23 ]
- 数量データを予測するのにSVMって使えるん？
- 696 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/04(火) 08:59:12.53 ]
- samui
- 697 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/04(火) 22:29:09.33 ]
- >>695
サポートベクトル回帰ならある
- 698 名前：デフォルトの名無しさん [2011/10/05(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん [2011/10/05(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/06(木) 01:12:16.13 ]
- 質問文をよく読みましょう
- 701 名前：デフォルトの名無しさん [2011/10/21(金) 23:13:04.19 ]
- SPSS Modelerって何円？
- 702 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/22(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/23(日) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/23(日) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/24(月) 01:56:17.50 ]
- それぞれのおオススメ本は？
- 706 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/24(月) 17:36:06.52 ]
- >>703
S もいいよ
- 707 名前：位置情報と検証令状（２） [2011/10/24(月) 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）』
infowave.at.webry.info/201110/article_1.htmlの参照おねがいします。
- 708 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/25(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/25(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/25(火) 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 名前：709 mailto:sage [2011/10/25(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/26(水) 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 名前：709 mailto:sage [2011/10/27(木) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/10/28(金) 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 名前： ◆HBmET4DqEk mailto:sage [2011/11/05(土) 16:47:50.31 ]
- てす
- 716 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/08(火) 01:07:43.22 ]
- 会社やめたい
- 717 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/08(火) 01:12:30.32 ]
- ttp://www.youtube.com/watch?v=nAAWvq7TgKM
- 718 名前：デフォルトの名無しさん [2011/11/08(火) 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。
www.msi.co.jp/tmstudio/TMStudioForPatent2011/tmstudio2011.zip
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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/08(火) 20:10:28.29 ]
- テキストマイニング専用ソフトかな？
- 720 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/08(火) 20:42:21.40 ]
-
www.msi.co.jp/tmstudio/movies/TMStudioMovie1.wmv
というデモがあるそうですね。
- 721 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/09(水) 07:12:14.27 ]
- わざとらしい宣伝乙
- 722 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/09(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/09(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/09(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/10(木) 20:57:33.46 ]
- >>722
構わずphenomeと１対１対応。基本。
- 726 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/10(木) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/22(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/22(火) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/22(火) 18:20:42.13 ]
- なんで結論ありきなの
- 730 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/23(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/23(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/23(水) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/23(水) 18:03:17.71 ]
- % cat /usr/local/bin/watson
#!/bin/sh
wget www.google.com/?q=$1
- 734 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/23(水) 21:56:27.50 ]
- libSVM使ってみたんだけどdecision Valueってなんの値？
- 735 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/24(木) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/24(木) 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 名前：727 mailto:sage [2011/11/25(金) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/25(金) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/25(金) 20:06:44.54 ]
- おまえら、なにいってんだ？
- 740 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/25(金) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 00:16:04.15 ]
- >>740
そういうことか！
ありがと！
- 742 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 10:52:30.15 ]
- ぜひ買って感想をヨロ
- 744 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 11:06:13.60 ]
- Google Buzz が閉鎖されたのでオワコン
- 745 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/26(土) 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 名前：デフォルトの名無しさん [2011/11/27(日) 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
d.hatena.ne.jp/isseing333/20111123/1322053940
- 750 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/27(日) 12:25:58.37 ]
- 自己組織マップはあまり使われないのかな
- 751 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/28(月) 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 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2011/11/28(月) 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
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