Analytics Data APIの割り当て制限で使われる単位「トークン」を理解する2023年11月18日; Web解析
マウスの脳を操作し、２つの別々の記憶を組み合わせることに成功したと、富山大学などの研究チームが発表しました。 さまざまな記憶を関連づけて活動するヒトの脳のメカニズムの解明につながることが期待されます。 丸い箱では、マウスに恐怖の記憶はないため、ほとんど怖がりませんが、研究チームは、レーザー光などを使って、丸い箱を記憶した神経細胞と、電気ショックによって恐怖を記憶した神経細胞を同時に働かせたところ、本来、怖くなかったはずの丸い箱の中でも、強い恐怖の反応を見せるようになったということです。 この現象について研究チームは、レーザー光の刺激などによって、別々の神経細胞が同時に活動することで記憶が結びつき、記憶が組み合わされたと考えられるとしています。 これについて、井ノ口教授は、「ＰＴＳＤなどの要因になる不必要な記憶を切り離すことも原理的には可能だと思う。技術の進歩しだいでは、精神疾患の改善に応用
情報検索の分野において、tf–idf (または、 TF*IDF、TFIDF、TF–IDF、Tf–idf)は、term frequency–inverse document frequencyの略であり、コーパスや収集された文書群において、ある単語がいかに重要なのかを反映させることを意図した統計量（数値）である[1]。また、tf-idfは情報検索や、テキストマイニング、ユーザーモデリング（英語版）における重み係数（英語版）にもよく用いられる。ある単語のtf-idfの値は文書内におけるその単語の出現回数に比例して増加し、また、その単語を含むコーパス内の文書数によってその増加が相殺される。この性質は、一般にいくつかの単語はより出現しやすいという事実をうまく調整することに役立っている。今日、tf-idfはもっとも有名な語の重みづけ(term-weighting)手法である。2015年に行われた研究
「第４回データマイニング＋ＷＥＢ勉強会＠東京 (#TokyoWebmining)」の講師資料です。 『ソーシャルウェブ と レコメンデーション』 hamadakoichi, 濱田晃一 Read less
「第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京－WEB解析・最適化祭り－」の講師資料です(10/06/20) hamadakoichi 濱田晃一 Read less
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