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2011年11月28日月曜日

言葉の数々

  • 22:21  RT @InsideCHIKIRIN: 「公務員としての領分をわきまえず、政治に踏み込みすぎた」と思う市役所の職員は、自分ですぱっと潔くさってもらいたい。退職金は満額受け取ってもらって結構ですから。だって。笑える−!!
  • 22:17  @teramonagi あ、あのリクエストがそうなんですねwぜひご一緒したいですね!  [in reply to teramonagi]
  • 22:12  大仏様と今度金融トークしてみたいなぁ。。
  • 22:11  ブログを更新した。「世間」とは何かを読了した http://t.co/uelY5fhj
  • 22:05  今日も大変参考になりました。お疲れさまでした! #TokyoWebmining
  • 22:04  やりましょう! RT @yanaoki さてさてアドテク忘年会の調整はじめますか…
  • 19:38  シリコンバレーに雰囲気が似ている!?
  • 19:34  コミュニティ習熟度の課題ですねぇ。
  • 19:30  オーディエンスが何を望むのか?これはすごい。自分は自分のことで精一杯だったなぁ
  • 19:07  RT @kotarotamura: 日本の学生にもうちょっとだけ要求したいのは「疑う力」!日本の常識や日本の報道や評論家は徹底的に疑ってかかってほしい。疑うことからロジカルシンキングは始まる!
  • 19:06  @isseing333 これは難しいところですねぇ。Rはフリーソフトなので、有料でどこまで集客できるか難しいですよねぇ。  [in reply to isseing333]
  • 18:57  わくわくw RT @isseing333 Rのビジネス用カリキュラム作りたいけど時間がー
  • 18:38  @stakemura お疲れさまでした!私にはとても参考になる内容でした!
  • 18:32  Rubyなら7行‥w
  • 18:22  RT @hamadakoichi: 本日の開催内容まとめです。 / "第16回 データマイニング+WEB 勉強会@東京( #TokyoWebmining 16th)−リアルタイム分散 Web解析・自然言語処理 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog ...
  • 18:15  歴史が変わる‥w
  • 18:03  そもそもの母集団の違いに対して共変量シフトをする。
  • 17:59  インバースを取る理由は希少性の評価か。なるほど
  • 17:59  TF、DFのお話。
  • 17:54  RT @AntiBayes: TED見続けてる人とライフハック記事見続けてる人の相関係数が90%超えることに花京院の魂を賭けるし、どっちも見てる人は見てるだけで取り立てて何もしない方に俺のクリスマスの予定を賭ける
  • 17:42  そうか。APIは教師用データにしてもいいのか。ふむふむ
  • 17:40  商用ツールではこの辺の話はドリルダウンできますよ!ですまされるケースが多いですね
  • 17:39  RT @komiya_atsushi: SentiWordNet は WordNet をベースにした評価表現辞書とのこと。日本語 WordNet との連携ができる! #TokyoWebmining
  • 17:25  竹村さんの発表wkwk
  • 17:17  @millionsmile これは改善マインドマップに新たな歴史が刻まれることになりそうですw  [in reply to millionsmile]
  • 17:15  オンスケだ‥
  • 17:13  ロジスティック回帰による判定かぁ
  • 17:11  自己紹介という入力データに対する特徴抽出に差異があるwこれはなかなか面白い示唆
  • 16:43  早く多クラス分類とか2値分類とかの云々できるようになりたいなー
  • 16:42  なぜ5→2値評価なのか?
  • 16:40  ラッソの解釈に突っ込みが入る。すごい。
  • 16:21  英語とかだと同じ言い回しでも別の単語を使うとかありますよね
  • 16:19  習熟度の推定は難しい。規格化はされず、各種各様か。
  • 16:17  @bob3bob3 やはりできる研究者は違いますね。ほめられたことを探して出てくる時点でただ者ではありませんw  [in reply to bob3bob3]
  • 16:14  すごい経歴だ
  • 16:13  言語学のクラスタリング、超面白そうw
  • 16:06  @mrchild1121 まずは先ほどのものを読んでみてからでもいいと思いますよ。理解しづらい場合などもありますので、いろいろ本を読んでみるのもいいと思います  [in reply to mrchild1121]
  • 16:04  分析屋忘年会‥やろうかなぁ。LT大会付きで。
  • 15:56  @kan_yukiko お疲れさまでした!とても面白かったです  [in reply to kan_yukiko]
  • 15:53  ああ、すごく実感のある話
  • 15:51  @mrchild1121 ですね。これをしっかりやっておけば、かなりいいと思います  [in reply to mrchild1121]
  • 15:50  web系で実感がないのは、在庫情報とか流通スピードとかの点が難しい。そういうところもモデル化して考えないとだめなんだなぁ
  • 15:48  @mrchild1121 これなんかでどうでしょう? http://t.co/NEXQZ8XI  [in reply to mrchild1121]
  • 15:45  RT @yanaoki: ALBERTさん今後ますます問い合わせが増えそうですねー。
  • 15:43  この辺の時系列性を考慮したレコメンデーションは大変に興味がありますです
  • 15:41  何が優良顧客か?誰が優良顧客か?はかなり難しい定義だよなぁ。
  • 15:40  デシル分析で単純分析で決めちゃうのもいいような。
  • 15:39  購買順序もロイヤルカスタマーへのステップアップモデルがあるので、やってるところはやってますよね。
  • 15:37  季節性の購買トレンドを過去の蓄積データから予測する。
  • 15:35  8:2で分けてロイヤルカスタマー分析。どこかで聞いたことあるような。。
  • 15:33  とても勉強になるなー
  • 15:27  新カテゴリに対するアクション?大カテゴリを作る
  • 15:25  @kmizu なるほど〜。そうなんですね  [in reply to kmizu]
  • 15:24  セマンティックWeb系の話との融合になるのかぁ。
  • 15:23  freebaseってこれ? http://t.co/r6LFqEf4
  • 15:22  オントロジー情報を使わないか?という指摘。ここは気になるところ
  • 15:19  履歴なしラベルには階層構造を持たせるように変換。これはとても興味深い
  • 15:16  セレンディピティを出すためにはネットワーク系のアプローチが重要だと思っているのだが、どうなのだろうか。。
  • 15:15  集計データに統計モデルですね。うんうん。
  • 15:13  スパースにはメタ!
  • 15:13  Changeしかもドラスティック!
  • 15:11  @ito_yan @teramonagi わーい。ありがとうございます。あとでやってみよ  [in reply to ito_yan]
  • 15:10  ナレッジのお話かな
  • 15:10  RT @ito_yan: @teramonagi @tetsuroito ここ数日、絵描きクラスタの皆さんがアイコンに集中線を入れているので、私もやってみました。http://t.co/6stAG62X の画像を使っています。
  • 15:08  セレンディピティ尺度が欲しい。たしかに
  • 15:07  スパースデータに対する扱いへの苦慮。ビジネスへの理解が必要だなぁ
  • 15:06  これはツイートのボジ・ネガ分析にも通ずる話ではないか。。
  • 15:05  感性検索って"共感覚"に通ずるものがありそう
  • 15:04  サンプル数が少ない時ほど分析者の質が問われるよなぁ
  • 15:02  アイコンに中心線入れるのきになる。やってみたいw
  • 14:58  テーマは"赤裸裸"w
  • 14:57  おー赤裸々な情報だなー
  • 14:57  心優しい参加者の方々のフォローが期待できるというw
  • 14:51  今までの常識を覆す現場の内容をお伝えしてくれるという!すばらしい内容の発表がはじまるよー
  • 14:21  @mrchild1121 そういう印象は強いですが、それほど意識する必要もないと思いますよ。要は慣れですw  [in reply to mrchild1121]
  • 14:19  こういった基盤の上に我々のような分析者がいるのだと思うと、エンジニアの方々へのリスペクトはやまないなぁ。。
  • 14:16  @mrchild1121 分野にもよりますが、基本的には学ぶ方は多いんではないですかね。  [in reply to mrchild1121]
  • 14:06  @mrchild1121 まあ、そんなところですね  [in reply to mrchild1121]
  • 14:05  次のトークです!わくわくしますよね RT @teramonagi これは私も聞きたい>データマイニング現場24時!
  • 14:01  リアルタイムデータで集計データがどんどん集まっても、それを分析処理する人の工数がボトルネックになってしまいそう。コンシューマー向けサービスの方がリアルタイム処理は適性なのか。。どうなのか。。
  • 13:55  RT @showyou: kafka これか http://t.co/zgitI5Mp
  • 13:54  LinkedinはScala好きが多いのか。
  • 13:49  @mrchild1121 私ですか?私は文系学部出身ですよ  [in reply to mrchild1121]
  • 13:48  ソーシャルメディアのユーザーアクションをリアルタイムで拾いたい。これは思うなぁ
  • 13:45  リアルタイム処理。最近だとGoogle Analyticsがリアルタイム処理になりましたねー
  • 13:43  エンジニアよりのお話になるとのことです
  • 13:41  Kafkaの認知度はんぱないw
  • 13:30  時間通りだ‥
  • 13:23  ト、トポロジーか
  • 13:22  まさに! RT @stakemura この勉強会、大物大すぎでしょ。。。 #TokyoWebmining
  • 13:13  なんか面白そうな話だなー
  • 13:12  評判分析祭りか
  • 13:07  今日はあんちべさんが大トリ!
  • 13:06  データマイニング現場24時!
  • 13:03  宇宙の始まり聞いてみたい
  • 12:57  次々と次回のトークが埋まっていくw
  • 12:47  自然言語処理関連の方が多いんだ。今回、ネットワーク関連の人も多い印象だな
  • 12:45  集合地インアクションの監訳された方!
  • 12:36  組織論とネットワークコミュニケーションかぁ。ウェアラブルセンサーってすごい
  • 12:24  今日は拍手が!w
  • 12:01  まさかのオンタイムスタート。すばらしいですね
  • 11:55  デイリー 伊藤徹郎 紙が更新されました! http://t.co/6nhei9EF
  • 11:55  今日はTokyoWebminingの日
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