Community detection for NetworkX’s documentation¶ This module implements community detection. It uses the louvain method described in Fast unfolding of communities in large networks, Vincent D Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, Renaud Lefebvre, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008(10), P10008 (12pp) It depends on Networkx to handle graph operations : http://net
概要 近年、GPUの性能は飛躍的に向上しており、グラフィック専用の処理装置としてではなく、数値計算等の汎用向けの処理に利用する、GPGPUに関する研究が盛んに行われている。GPUは内部に多くのコアを備えており、NVIDIA社のGeForce GTX 580では、512個ものコアを保持している。これらのコアすべてを効率よく利用することで、GPUの持っている高いパフォーマンスを引き出すことが出来るが、GPUの高い並列性を利用するためにはGPU特有の処理を実装する必要があり、GPUプログラミングになじみの無い利用者にとっては処理の記述が困難である。 そこで、GPUを大量のコアを持ったプロセッサだと考え、これらに対してMapReduceを適用することを検討する。親しみやすいMapReduceインターフェースにあてはめて処理を記述するだけで、GPUの高い並列性を生かしたプログラムが実装可能となる。加
データマイニングツールに求められる機能 ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの中で、意思決定プロセスにおける「対処のヒントを得るため」に利用されるのが、データマイニングツールだ。「コマーシャルOSSが注目を集めるリポーティングツールの最新動向」で解説したリポーティングツールと、「インメモリデータベースで高速処理化が進む最新OLAP分析ツール」で解説したOLAP分析ツールは、「この数字はこうなるはず」というあるべき値が存在し、それとズレが生じた場合に影響を与えた要因を検証する（確認する）ことが利用の目的だった。一方、データマイニングツールは、問題や課題に対する対処策のヒントを得るために、さまざまなデータから使えそうな未知の関係や傾向などを探して検証し（確認する）、対処策の実行につなげる、つまり対処のヒントを得るということが利用の目的となる。 対処のヒントを得ることを目的としたデータ分析には
データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining) 主催者の濱田晃一 (id: hamadakoichi)です。 本日 2017/10/28(土) 、 「第60回 データマイニング+WEB
Bishop is a Bayesian classifier library for the Ruby programming language. It is a port of the Reverend classifier for Python written by Amir Bakhtiar as part of the Divmod project. An example of using Bishop: require 'bishop' classifier = Bishop::Bayes.new { |probs,ignore| Bishop::robinson( probs, ignore ) } classifier.train( "good", "this is an interesting message full of good cheer" ) cla
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
