少しでも研究に興味がある人，面白いテーマを探している人は「研究に必要なたったN個の事」とかいう記事を読まずに今すぐに"How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!"を読
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
今日のDBCLSは人が多かった & 可視化の意義とはなんぞや - 糞ネット弁慶
色々人が集まったので多かった感じ。 お昼の焼き魚おいしかった… というわけで、昨日今日と「可視化」について考えたりtwitterを読んだりしている。DBCLSでバイオインフォの分野をのぞき見るようになったが、この分野は比較的可視化のツールが充実しているように思う。SpotFire(no title)やCytoscape(Cytoscape: An Open Source Platform for Complex Network Analysis and Visualization）だったり、Rのパッケージでも様々あったり。 しかし、バイオインフォは難儀なものでバイオな人とインフォな人が同居してたりするのでその中でも見解が少しずつ違ったりしているように見える。可視化に関して言うと、生物系の人にとっては「可視化によって得られたそのグラフから何が言えるのか」となり、インフォの人からすれば「可視化
ゼミのちはじめてのカーネル法 - 糞ネット弁慶
春からやってたPRML自主ゼミが無事上巻を終えた感じなので下巻に移ろうとするも下巻のトピックの説明具合が所々不穏じゃねということで、まずはカーネル法を これを使ってやってみようという話になった初回のゼミ。 で、導入という事でリプレゼンター定理を見たわけですが、リプレゼンター定理の証明がシンプルで納得。この本凄いので早く研究室で注文した分も届いてください。 リプレゼンター定理とは、損失関数に正則化を加えて最適化する問題において、正則化項がL2ならば、最適解はをサンプル点として の形で書けるというもの。 「おーL2正則化だとが消えていい感じにサンプル個のカーネル線形和で書けるのかー」とか言ってたらid:syou6162が「甘い、これまでのL2正則化入りのパラメータ推定もカーネルで記述可能だと示唆しているんだ！！！！！！（ここ適当」とか言い出してうおーそりゃもっとすげーとかいう感じで終了。 あと
NTTサイバーソリューション研究所でインターン - 糞ネット弁慶
インターン中毎朝バスの中で聴いてた曲。 というわけで8月はずっとYRP野比にあるNTTサイバーソリューション研究所でインターン（正確には夏季実習）してた。 テーマとしては、WebページのリンクデータからSPAMサイトを見つける古典的な問題を改善しつつ、途中からかなり新しい方向に進んで行ったりして、成果としては素晴らしい進歩があったというわけではないけれども、なんとかそれっぽい形にまとめて終了という感じ。 きっかけ きっかけは学校から案内が来ていたこと。テーマはRubyや機械学習などお馴染みのものが見えたので、受かったら運がいいかなぐらいの気持ちで送付。どうせ夏休みに研究室に通うわけでもなし、id:syou6162ははてなインターンに行ってしまうしでやる事無かったし。 動機 動機として一番強かったのはid:mamorukさんの 大学院生の夏休みの過ごし方ガイド - 生駒日記 だと思う。上の記
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