第1～10回開催

第1回－2010/02/13

• • 発表資料

    1. はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門(@hamadakoichiさん)

  • 関連ブログ

  • R勉強会 講師をしてきた： 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」 - hamadakoichi blog

第2回－2010/03/20

• • 参加者

  • ATND β

  • Twitter リスト

  • 発表資料

    1. はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-(@hamadakoichiさん)

  • 関連ブログ

  • R勉強会： 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」- - hamadakoichi blog

第3回－2010/04/17

• • 参加者

  • ATND β

  • Twitter リスト

  • 発表資料

    1. R言語による クラスター分析 -活用編-(@hamadakoichiさん)

    2. 市場細分化とクラスター分析(@bob3bob3さん)

    3. 健診データへのクラスタリング適用例(@dichikaさん)

    4. 機械学習入門 - SVMによる画像分類(@yokkuns さん)

  • 関連ブログ

  • R勉強会： 第３回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) を開催しました－「R言語による クラスター分析 -活用編-」 - hamadakoichi blog

第4回－WEB祭り－2010/05/16

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. ソーシャルウェブとレコメンデーション(@hamadakoichiさん)

    2. レコメンデーション活用編 －実開発者が語る：画像、広告、そして未来へ－(@karubiさん)

    3. Hadoop！－入門とクラウドでの活用－(@yanaokiさん)

    4. Wikipediaによるテキストマイニング入門(@nokunoさん)

    5. Webと物理的な世界をつなぐ－WebとGainerの連携－(@oga_shinさん)

  • 関連ブログ

  • 第４回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#4) －WEB祭り－を開催しました－「ソーシャルウェブ と レコメンデーション」 - hamadakoichi blog

第5回－WEB解析・最適化祭り－2010/06/20

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. ベイジアンネットとレコメンデーション(@hamadakoichiさん)

    2. Mahoutの協調フィルタで遊ぼ(@karubiさん)

    3. グラフ理論とレコメンデーション(@yanashiさん)

    4. ソーシャルグラフとEdgeRank(@yanaokiさん)

    5. RでTwitterのソーシャルグラフっぽいものを描いてみる(@bob3bob3さん)

    6. Simple GAによる広告出稿最適化(@takenotabiさん)

    7. 地図じゃないGoogleMap(@ohsadaさん)

    8. はじめてでもわかるYahoo! Web API入門(@yokkunsさん)

    9. Web以外の通信データマイニング(@luminさん)

    10. 数式を一切使用しないSupport Vector Machine入門(@super_rtiさん)

    11. はじめてでもわかる Linear Filtering Method の理論と実践 －新たな記述形式による高速集計－LFM.ppt,NewLFM.ppt(@zanjibarさん)

    12. データマイニングを駆使した 賢くなるためのWebサービス(@bmさん)

  • 関連ブログ

  • 第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5) －WEB解析・最適化祭り－を開催しました - hamadakoichi blog

第6回－ソーシャル・広告・最適化祭り－2010/08/22

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. Mahout クラスタリング入門(@hamadakoichiさん)

    2. ネットワークの特徴量でTwitterの友達リストを分析する(@karubiさん)

    3. 参院選の事例で見るTwitter分析の現状と課題(@hirosuke_asanoさん)

    4. ソーシャルアプリのデータマイニング(@satullyさん)

    5. 30分でわかる広告配信エンジンの作り方(BTからコンテキスト広告まで)(@yamazさん)

    6. 統計やらマイニングやらを実業で使う３つのコツ(@mmlab_jpさん)

    7. 地図・位置情報のデータマイニング(@oshiro40さん)

  • 関連ブログ

  • 第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) －ソーシャル・広告・最適化祭り－を開催しました - hamadakoichi blog

第7回－機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り－2010/09/26

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. はじめてでもわかる Random Forest入門 －集団学習による分類・予測 －(@hamadakoichiさん)

    2. バスケット分析入門 －相関分析マイニング－技術編(@karubiさん)

    3. ニューラルネットで画像分類(@rinzo_rinrinさん)

    4. GAを用いた最適化の応用例：シミュレータ上のロボットの運動学習と体構造の進化(@nakamuu_mさん)

    5. はじめてでもわかるベイズ分類器 －基礎からMahout実装まで－(@yanaokiさん)

    6. 自炊漫画の濃度研究(@ajiyoshiさん)

    7. 初めてでも分かるヘッジファンド入門(@yokkunsさん)

    8. ソーシャルアプリでの Amazon Elastic MapReduce 活用事例(@buhiiさん)

    9. 明日から始めるログ解析 – Hadoop とMongoDBを活用したソーシャルアプリ解析-(@doryokujinさん)

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  • 第７回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #7) －機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り－を開催しました - hamadakoichi blog

第8回－大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り－2010/11/14

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. Apache Mahout 0.4 Random Forest – スケーラブルな集団学習 分類・予測(@hamadakoichiさん)

    2. Apache Mahout0.4 Frequent Pattern Mining – スケーラブルなパターン抽出(@karubiさん)

    3. 協調フィルタリングにおける希薄問題の解決法 – Random walk (with restarts)(@komiya_atsushiさん)

    4. セマンテックウェブとRDFDB(@hirosuke_asanoさん)

    5. アクセスデータ収集と解析(@tomiyoichiさん)

    6. ソーシャルアプリのログ解析?～MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆解析事例紹介～(@doryokujinさん)

    7. 住宅ローンのリスク管理(@sstat3さん)

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  • 第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #8) －大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り－を開催しました - hamadakoichi blog

第9回－1st Week－ 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り－2011/01/16

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. Mahout Canopy Clustering(@hamadakoichiさん)

    2. 機械学習＝機械の代わりに人間が学習入門 －エンジニアが機械学習を学ぶには(@shuyoさん)

    3. 安全にスケールするログ解析システム構築の勘所(@yamazさん)

    4. コピュラと金融工学の新展(@teramonagiさん)

    5. 賃料相場のデータマイニング(@rinzo_rinrinさん)

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  • 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京に参加してきた - nokunoの日記

  • 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) －1st Week－ 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog

第9回－2nd Week－方法論・ソーシャル祭り－2011/01/23

• • 参加者

  • ATND β

  • 発表資料

    1. 初めてでもわかる Complementary Naive Bayes 分類器(@yanaokiさん)

    2. お金をかけず広告配信のログ分析システムを作った話(@karubiさん)

    3. Web-Minerな輩に送る マーケティング講座 な感じ(@mmlab_jpさん)

    4. Mecab以外の形態素解析 – 新たなわかち書き機能を実装してみた(@super_rtiさん)

    5. 画像認識の初歩、SIFT, SURF特徴量(@lawmnさん)

    6. ペアトレードを実装してみた(@yokkunsさん)

    7. "GraphDB徹底入門"～構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く～(@doryokujinさん)

    8. Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング(@komiya_atsushiさん)

  • 関連ブログ

  • 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) －2nd Week－方法論・ソーシャル祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog

第10回－1st Week－広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り－2011/02/27

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  • 発表資料

    1. データマイニング+WEB～データマイニング・機械学習活用による継続進化～(@hamadakoichiさん)

    2. エンジニアのためのアドテクノロジー再入門：アドテクの基礎からRealTimeBiddingまで(@jazzyslideさん)

    3. 『繋がり』を見る： Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門(@c_zさん)

    4. 経営に活かす！データマイニング ～流通商社の経営課題～(@Shumeiさん)

    5. Rmpiとsnowで並列処理(@mokjpnさん)

    6. Rにおける大規模データ解析(@sfchaosさん)

    7. ３分間でできるテキストマイニング(@AntiBayesianさん)

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  • 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)を開催しました －1st Week－広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り－ - hamadakoichi blog

第10回－2nd Week－大規模分散 機械学習 祭り－2011/04/10

• • 参加者

  • Eventbrite

  • 発表資料

    1. モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用(@hamadakoichiさん)

    2. Hadoop/Mahout/HBaseでテキスト分類器を作ったよ(@yanaokiさん)

    3. Rにおける大規模データ解析(@sfchaosさん)

    4. Hadoopによる大規模ログ解析(@s_iidaさん)

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  • 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)を開催しました －2nd Week－大規模分散 機械学習 祭り－ - hamadakoichi blog