Bayesian Sets - DO++
Bayesian Sets, Z. Ghahramani, K. A. Heller, NIPS 2005 [paper] が面白い Google Setsにインスパイヤされたと書かれている。これが扱っている問題は、複数のクエリを与えた時に、それが含まれているだろうクラス/コンセプト/クラスター集合の残りの要素を返すという問題。このペーパーでも書かれている通り、clustring on demand という言葉がぴったりだと思う。 このペーパーでは、その問題をきちんと確率モデルで定式化していて、それは効率的に解けて、結果も（たぶん）いい。 このペーパーを見てまだもやもやしているのは、supervised clustring とどう違うのかという点。ざっと読んでみた感じだと、従来のクラスタリングでは正解のクラスタリングが一つ存在していて、それを求めるのに対し、今回のやつはおなじ要素でもクエリ
買ってよかったもの 2010秋 - DO++
寒くなってきましたね。 日々働いております。 今年、私が衝動買いしたもので、今でも使っているよかったものを気分転換に紹介してみます。 純粋にオススメしたい＆面倒なのでリンクありません。 電気製品 * amazon kindle 3 -- 非常に良い。読みやすい。薄い。軽い。バッテリー１ヶ月ぐらい持つ -- でも現在基本洋書しかないので洋書読めない人はまだ待ちかも。洋書読める人にとっては本が欲しいとおもって５分後には手元で読めるこの改善はすごい。今まで１ヶ月とか待っていたのに。 -- 通勤中にたくさん本読めました * ipad -- 家ではもとからPCは殆ど使わなかったが、ipadが来て家では殆どipad使ってる -- pdfとか読むのにこれ使う。私はaoe3のプレイ動画とか見てる -- 周りの評判は半々。PCのヘビーユーザーは使わないかも。 * torne -- PS3持っていて、HDDレ
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
トーナメントと多値分類 - DO++
今やってる研究で、トーナメント問題を調べる機会がありました。 トーナメントは私も知らなかったのですが、勝者や順位を決める方式のことを指し、いわゆる二人ずつ戦って生き残っていく方式はノックアウトトーナメントといわれるそうです(wikipedia)。 ＃10000人戦う時にノックアウトトーナメントでは何回試合が行われるかというのはよくある質問ですね。 で、このトーナメント方式というのは調べてみると非常に様々なものがあります 例えばスイス式トーナメントは、最初はランダムな組み合わせで対戦、次は勝者同士と敗者同士、その次は全勝・１勝１敗・２戦全敗のそれぞれが・・というふうに同じ成績の人同士で戦う方式です。レーティングを計算して、レーティングが近いもの同士を戦わせるような拡張もあります。近いのは将棋でやってるようなものですね。 利点は全ての人が同じ試合数で戦い、また厳密な順位が決めやすいことがありま
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