デバッガが使えないパターン - 兼雑記
http://practical-scheme.net/wiliki/wiliki.cgi?Shiro (2009/04/13) 面白いです。 shiro さんが書かれたものの亜種になるものも多いですが、少し私も書いてみようかと。スレッドやらイベントは下記とかぶる。 http://d.hatena.ne.jp/shinichiro_h/20081001#1222794259 多スレッド 少ないうちはいいんですが、多いとバグに関係があるスレッドを探すだけでかなり大変。 race condition 時は「明らかな症状が出る時点では既に痕跡が消えているケース」の亜種になるかなと。 あとタスクキューみたいなのがからむと次の問題とかぶる。 イベントモデル シングルスレッドで select をぶん回してる時なんかに、返事来たらこの callback 実行してねーと asynchronous な実行を
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
オンラインEMアルゴリズム - DO++
EMアルゴリズム（Expectation Maximizationアルゴリズム、期待値最大化法、以下EMと呼ぶ）は、データに観測できない隠れ変数（潜在変数）がある場合のパラメータ推定を行う時に有用な手法である。 EMは何それという人のために簡単な説明を下の方に書いたので読んでみてください。 EMのきちんとした説明なら持橋さんによる解説「自然言語処理のための変分ベイズ法」や「計算統計 I―確率計算の新しい手法 統計科学のフロンティア 11」が丁寧でわかりやすい。 EMは教師無学習では中心的な手法であり、何か観測できない変数を含めた確率モデルを作ってその確率モデルの尤度を最大化するという枠組みで、観測できなかった変数はなんだったのかを推定する場合に用いられる。 例えば自然言語処理に限っていえば文書や単語クラスタリングから、文法推定、形態素解析、機械翻訳における単語アライメントなどで使われる。
自然言語処理における半教師あり学習のテキスト - 武蔵野日記
最近移動続きであまり研究に時間は割けないのだが、本は読めるということで本を2冊、サーベイ的な記事を3本(うち2本はチュートリアルスライドつき)を紹介する。まず Semisupervised Learning for Computational Linguistics (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis) 作者: Steven Abney出版社/メーカー: Chapman and Hall/CRC発売日: 2007/09/17メディア: ハードカバーこの商品を含むブログ (4件) を見る を読む。この本の著者の Steven Abney はブートストラッピングの理論的解析をした人で、 Steven Abney. Bootstrapping. 40th Annual Meeting of the Association fo
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
Flash-Based DBMSの最前線
Algorithms (GNU MP 6.3.0)