GitHub - fc2blog/blog: オープンソースのブログYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮（NLP2014チュートリアル）
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．Read less
Xitrum
Xitrum is an async and clustered Scala web framework and HTTP(S) server fusion on top of Netty, Akka, and Hazelcast Wow, this is a really impressive body of work, arguably the most complete Scala framework outside of Lift (but much easier to use). Xitrum is truly a full stack web framework, all the bases are covered, including wtf-am-I-on-the-moon extras like ETags, static file cache identifiers &
Ways To Avoid Stress
ストレス解消法には、様々な種類のものがあります。でもその中には、有益なものだけでなく、避けた方がよいものも含まれています。自分にとってストレス解消法と感じるものであっても、それは避けた方がよいものだった、というケースも少なくありません。ここでは、おすすめなストレス解消法と、避けた方がよいストレス解消法をお伝えしていきます。
ロジスティック回帰で分類を試す - Negative/Positive Thinking
はじめに そういえばliblinearよく使うのにロジスティック回帰自分で書いた事ないなぁと思ったので、ちょっと書いてみた。 詳しい解説記事 とてもいい感じの連載がされている。 http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning L1/L2正則化については以下も参照。 http://www.slideshare.net/guo_dong/logistic-regressionpptx 使用したデータ LIBSVMのページにあるUCIデータセットのa9aを用いた http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/ 学習データ : a9a テストデータ : a9a.t コード 結果でてるのでたぶん合ってる。 #include <iostream> #include <fstream> #inc
PRML 読書会 §3 線形回帰モデル 2010 / 06 / 27 id: taki0313 2010年7月9日金曜日 ● §3.1 線形基底関数モデル ● §3.2 バイアスーバリアンス分解 ● §3.3 ベイズ線形回帰 ● §3.4 ベイズモデル比較 ● §3.
PRML 読書会 §3 線形回帰モデル 2010 / 06 / 27 id: taki0313 2010年7月9日金曜日 ● §3.1 線形基底関数モデル ● §3.2 バイアスーバリアンス分解 ● §3.3 ベイズ線形回帰 ● §3.4 ベイズモデル比較 ● §3.5 エビデンス近似 ● §3.6 固定された基底関数の限界 ★☆☆ ★☆☆ ★★☆ ★★★ ★★★ ★☆☆ CONTENTS 2010年7月9日金曜日 ● 回帰問題 Introduction ● 教師なし学習 → 教師あり学習 訓練データ集合 {xn} , {tn} 次の入力 x に対する t を予測 例えば… t = y(x) を作る 、 p( t | x ) を考える … Et[t | x] が 回帰関数としていいよっ @ §1.5.5 2010年7月9日金曜日 §3.1 線形基底関数モデル ● 単純な線形回帰 ● 基底
病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
テキストマイニングのための機械学習超入門 一夜目 - あんちべ！
テキストマイニングに必要なパターン認識と機械学習について学びます。非常に初歩的な話から始めます。対象者は「テキストマイニングに興味があり、用いられる手法の中身を知りたい（けれど高度な数学は厳しい…）」というビジネスマンや学生さんです。数式は出来る限り「使います」。使わないと意味するところは理解できません。ただし、愚直に数式の一行一行を手計算で順を追って解いていきますし、必要な数学知識はその都度説明し、前提知識は求めませんので「数式出てくるの？じゃあついていけないのでは…」という心配は不要です。この記事の特徴は「機械学習の手法をやたら冗長な数式と過剰なまでの例を用いて、くどくどと同じ話を何度も説明する」ことです。 筆者ことあんちべは純文系出身で、数学や統計学、プログラミングは全然学生時代やってこなかった上、業務でも機械学習を使うことなんて皆無、それどころか機械学習なんて言葉は就職してからよう
海外モバイル広告プラットフォーム ランキング Top 25 | freshtrax | btrax スタッフブログ
インターネット広告業界において現在もっとも変化が激しいのがモバイル広告である。米国ガートナー社の調査によると、世界的に見たモバイル広告業界の経済規模は、2013年の時点で約131億ドル。そして、2017年までに420億ドルまで上昇すると考えられている。2013年時点での内訳としては、Facebookが全体の約25%を締め、残りの75%が他の数多くのモバイル広告プラットフォームで構成されている。 その残り75% (Facebook以外) のうち、インストール数、インストール毎の売り上げ、利用率の3要素を総合的に集計・分析した。その中でもトップ25のプラットフォームをランキング形式で紹介する。ちなみに、こちらのランキングは必ずしも企業の規模や、売り上げ、サービスの人気度を測るものでは無い事をあらかじめご理解頂きたい。 モバイル広告プラットフォームTop25 1. Google AdWords
仕事探し | Indeed (インディード)
"),r.close()),!r)throw Error("base not supported");var a=r.createElement("base");a.href=n,r.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(a);var i=r.createElement("a");return i.href=t,i.href}finally{e&&e.parentNode.removeChild(e)}}());var s=a(t||""),f=function(){if(!("defineProperties"in Object))return!1;try{var e={};return Object.defineProperties(e,{prop:{get:function(){return!0}}}),e.prop}catch(t)
AtCoder：競技プログラミングコンテストを開催する国内最大のサイト
[How to get an account / participate in contests?](http://atcoder.jp/posts/2) [AtCoder's Contest Format](http://atcoder.jp/posts/1) [AtCoder's Testcases](https://www.dropbox.com/sh/nx3tnilzqz7df8a/AAAYlTq2tiEHl5hsESw6-yfLa?dl=0) - [AtCoder's Rating System](https://www.dropbox.com/sh/zpgcogxmmu84rr8/AADcw6o7M9tJFDgtpqEQQ46Ua?dl=0) - [AtCoder Race Ranking(2023)](https://img.atcoder.jp/file/gp30/race
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
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
クックパッドのデプロイとオートスケール、1日10回デプロイする大規模サイトの裏側（前編）。JAWS DAYS 2014
https://monacoin.org/ja/index.html
GitHub - aselab/scala-activerecord: ActiveRecord-like ORM library for Scala
find method (window) JavaScript
Developers Summit 2014 「Play2/Scalaでドメイン駆動設計を利用した大規模Webアプリケーションのスクラム開発の勘所」
FreakOut（フリークアウト） | マナビト
サービス終了のお知らせ
(mt) Media Temple - Web Hosting Built to Scale.
