C++の行列ライブラリ Eigenの紹介 - Preferred Networks Research & Development
C++で行列計算をする場合に便利なライブラリEigenを紹介したいと思います。 ベクトル・行列演算は知っているからEigenの使い方だけを教えてくれというかたは最初の章は読み飛ばしてください。 — 多くの統計処理がベクトル・行列演算を用いるとコンパクトに表すことが知られています。ちょっと複雑そうにみえる問題も整理してみるとベクトル・行列演算で書ける場合が多いです。（ベクトル・行列という言葉に抵抗がある方はそれぞれを単に配列、配列の配列とでも思ってもらえればいいでしょう）。ベクトルの内積は\(u^T v = u_1 v_1 + u_2 v_2 + \ldots +\)として求められ、ベクトルのノルムは自分自身のベクトルとの内積の平方根、\(|u| = \sqrt{ u^T u} \)として求められます（以降ベクトルは全て列ベクトルを指すとします）。 例えば、あるユーザーの商品の購買履歴は、\
ウェーブレット木の世界
2. ⾼高速⽂文字列列解析の世界 宣伝 データ圧縮・全⽂文検索索・テキストマイニング l 岩波書店 l 「確率率率と情報の科学」シリーズ l 5巻発⾏行行済, 全18巻 l 2012/12/27 発⾏行行 l 著者：岡野原⼤大輔 l 編者：⽢甘利利俊⼀一、⿇麻⽣生英樹、伊庭幸⼈人 l 新しい⽂文字列列解析の技術を初めて解説 l Burrows Wheeler変換 l 簡潔データ構造 l ウェーブレット⽊木（今回紹介） 2
文字列データ圧縮ことはじめ | SlideShare
2. アジェンダ l 圧縮の基礎 l なぜ圧縮できるのか l モデル化 l 符号 l 基本的なデータ圧縮 l 連⻑⾧長圧縮 l RePair l ⽂文法データ圧縮 l LZ77, LZ78 l Burrows Wheeler変換 l 最近のデータ圧縮 2 3. データ圧縮と私の関係 1992 データ圧縮 小5〜 nifty serve, DO++ 今の興味分野の 2004 起源はデータ圧縮 （統計的）⾃自然⾔言語処理理 大3〜 未踏 & 辻井研 M1〜 未踏 & OSS 圧縮全⽂文索索引 定兼先生 機械学習/データマイニング 簡潔データ構造 M1〜 OSS, T-Primal OSS バイオインフォマティクス 2011〜 Jubatus 大学4年〜 バイオベンチャー 2011〜 次世代シーケンサ
言語資源と付き合う
2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 l @unnonouno l unno/no/uno l 研究開発部⾨門 l Jubatusチームリーダー l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l 統語解析、⽂文圧縮、同義語抽出＋クエリ拡張、⼊入⼒力力⽀支援 l テキストマイニング l ⾔言語横断テキストマイニング、曖昧パターンマッチ 2
Interaction Design向けのC++ライブラリ "pocode" - Preferred Networks Research & Development
祢次金です。 今回はC++で書かれたオープンソースなライブラリ、pocodeを簡単にご紹介します。 pocodeはPotion社によって設計された、主にインタラクションデザインのためのライブラリであり、プラットフォームとしてはWindows、MacOS(Lion)、iOSに対応しています。オープンソースとして公開されたのは最近ですが、既にいくつかのプロジェクトで利用実績があるようです。 本ブログでも何度か触れているCinderやopenFrameworksと違うのは、描画したいオブジェクトをシーングラフに追加して管理する点です。pocodeではこのオブジェクトはpoObjectと呼ばれていて、このpoObject単位で各種イベントに対するハンドラを設定することもできます。FlashでいうSpriteのようなものです。 例として、pocodeに同梱されているサンプルから、あるParticle
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空間木を利用した関連事例の抽出技術 - Preferred Networks Research & Development
はじめまして伊藤です。１月から PFI で働いてます。 今回は関連事例の抽出技術についてお話しします。関連事例の抽出は推薦（レコメンド）サービス等で利用される技術です。ここで事例は扱う対象によって異なります。対象が文書集合であれば、事例は文書を表しますし、E-コマースサービスのログデータであれば、サービスを利用するユーザを表します。 関連事例の抽出技術はデータマイニング分野を含め多くの分野で盛んに研究がなされていて、関連文献をリストアップするだけでも大変です。私は学生時代からずっと推薦技術に関する研究をしてきたのですが、卒業後もその年々の重要そうな（自分が興味が持てる）論文を選んで勉強してます。では推薦関係で調査しておくべき会議とはどのようなものがあるでしょうか。私の場合以下の会議で受理された論文をチェックしています（他におすすめがあれば、お知らせいただけると幸いです）。 データベース分野
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PFIセミナー 2013/02/28 「プログラミング言語の今」
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
ピーFIの公式サイトがリニューアルしたようです