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aonoa732384
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Akisato Kimura
@_akisato
何だか @tatsushi_do_ob さんを彷彿とさせる（小規模）グラフ可視化デモを目の前で見ている #KyotanabeR
2012-05-12 15:28:13
Akisato Kimura
@_akisato
Rで画像をどう扱うのかなぁ，と調べてみたら，どっかでみたページが… / Momma's Wiki: R/rimage - Rで画像を扱うためのパッケージ http://t.co/KAMNYMnA #KyotanabeR
2012-05-12 15:31:43
Akisato Kimura
@_akisato
ふと思い出した / Football XML data, stats, editorial and performance analysis - Opta Stats http://t.co/BD7NckeC #KyotanabeR
2012-05-12 15:41:14
langstat
@langstat
【質疑応答】サッカー選手のパス回しのネットワーク分析。「誰が誰にパスを出したか」だけでなく、「誰が誰にパスを出そうとして、相手にインターセプトされたか」を見ると、戦術的に有益な結果が得られるのでは？ #KyotanabeR なるほど。他のデータでもこういう可能性を検討しなければ。
2012-05-12 15:46:09
masahiro shinohara
@mshino55
RT @langstat: 【質疑応答】サッカー選手のパス回しのネットワーク分析。「誰が誰にパスを出したか」だけでなく、「誰が誰にパスを出そうとして、相手にインターセプトされたか」を見ると、戦術的に有益な結果が得られるのでは？ #KyotanabeR なるほど。他のデータでもこういう可能性を検討しなければ。
2012-05-12 15:49:20
Akisato Kimura
@_akisato
#KyotanabeR 某氏が作成した 「はじめてでもわかる RandomForest 入門－集団学習による分類・予測 －」 http://t.co/5SBvRbtP
2012-05-12 15:52:53
@KIzumi07121
RT @_akisato: #KyotanabeR 某氏が作成した 「はじめてでもわかる RandomForest 入門－集団学習による分類・予測 －」 http://t.co/5SBvRbtP
2012-05-12 15:54:04
langstat
@langstat
「Random Forests不徹底入門」というものもあります。 http://t.co/6TOuHL13 RT @_akisato #KyotanabeR 「はじめてでもわかるRandomForest入門－集団学習による分類・予測－」 http://t.co/ifvJf0tI
2012-05-12 15:57:05
Atsushi Terao
@aterao
RT @langstat: 「Random Forests不徹底入門」というものもあります。 http://t.co/6TOuHL13 RT @_akisato #KyotanabeR 「はじめてでもわかるRandomForest入門－集団学習による分類・予測－」 http://t.co/ifvJf0tI
2012-05-12 15:58:28
Hiromi
@Door_intoSummer
RT @langstat: 【質疑応答】サッカー選手のパス回しのネットワーク分析。「誰が誰にパスを出したか」だけでなく、「誰が誰にパスを出そうとして、相手にインターセプトされたか」を見ると、戦術的に有益な結果が得られるのでは？ #KyotanabeR なるほど。他のデータでもこういう可能性を検討しなければ。
2012-05-12 15:59:41
Akisato Kimura
@_akisato
RT @langstat: 「Random Forests不徹底入門」というものもあります。 http://t.co/6TOuHL13 RT @_akisato #KyotanabeR 「はじめてでもわかるRandomForest入門－集団学習による分類・予測－」 http://t.co/ifvJf0tI
2012-05-12 16:00:10
Akisato Kimura
@_akisato
@langstat random forestが何たるかがわかっているRな人にとっては良さそうですね！ #KyotanabeR > 「Random Forests不徹底入門」というものもあります。 http://t.co/fryXgBCY
2012-05-12 16:02:41
langstat
@langstat
@_akisato そうかもしれません。「不徹底入門」は、はまださんの「入門」を読んでいることを前提にしている資料ですので。 ＞ random forestが何たるかがわかっているRな人にとっては良さそうですね！ #KyotanabeR
2012-05-12 16:04:21
langstat
@langstat
ランダムフォレストによる特徴語抽出。生成する木の数が少ないと、特徴語がうまく抽出できない。このあたりに自覚的な先行研究は少ないので、何らかのシュミレーション実験をする必要があるかも。 #KyotanabeR
2012-05-12 16:12:59
Akisato Kimura
@_akisato
#KyotanabeR 画像な人はこちらもどうぞ / ICCV 2009 Tutorial - Boosting and Random Forests http://t.co/bjFBMegK
2012-05-12 16:18:33
langstat
@langstat
CiNii 論文 - 樹木構造接近法と最近の発展 http://t.co/v7mSd9FP ランダムフォレストの参考文献 #KyotanabeR
2012-05-12 16:18:56
yui
@yuzy1_1206
RT @langstat: CiNii 論文 - 樹木構造接近法と最近の発展 http://t.co/v7mSd9FP ランダムフォレストの参考文献 #KyotanabeR
2012-05-12 16:25:54
cecil
@cecil2008
RT @langstat: ［連載］フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第79回：空間の統計学（７）空間的自己回帰モデル http://t.co/O8I1gb4g (PDF) #KyotanabeR
2012-05-12 16:35:40
Akisato Kimura
@_akisato
コーパス調べようと思ったら何でここが最初に出てくんの…orz / NICT JLEコーパス | SST アルクの英語スピーキングテスト http://t.co/LBwOwWV3 #KyotanabeR
2012-05-12 16:38:12
langstat
@langstat
【自分メモ】アソシエーション分析を使った漫談だん。最後のクラスターが解釈できないといったら、「ゴミクラスターが1つできることは想定の範囲内なので、そのクラスターのカッティングポイントを下げて、もう少し内部構造を見るといいのでは？」というコメントを頂いた。 #KyotanabeR
2012-05-12 17:06:23
langstat
@langstat
（承前）「47次元では次元が低いので、n-gramを取ったりして次元を増やしたらどうか？」、「LDAに食わせるといいかも？」、「support以外の値も考察に入れるといいのでは？」などのコメントを頂戴した。多謝。 #KyotanabeR
2012-05-12 17:09:29