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  <blog_title>ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるきーPART2</blog_title>
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    <anon>AI・BigData</anon>
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  <description>データクレンジングはたしかに大事。 でも、銀行の名寄せとは違い、 データ解析の場合、 「手持ちのデータをすべてクレンジングしないと処理できない」 というわけではない。 そもそも、 １時間後の競馬の予測をするために、データクレンジングを２時間しても、意味は無い。 クレンジング後に予測をして、レースが終わった後に当てても、何の意味も無い。 この場合、データクレンジングよりも、予測時間のほうが重要になる。 では、どうするのか？ この場合は、乱数を振る。 すべてのデータをクレンジングし、処理する時間がないのであれば、 限られたデータをクレンジングし、処理するしかない。 データを(無作為に）限定し、絞り…</description>
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  <published>2013-06-04 11:53:30</published>
  <title>１時間後の競馬の予測をするために、データクレンジングを２時間しても、意味は無い。</title>
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