転職（失敗）しました - あんちべ！
テキストマイニング、自然言語処理をしたいという強い思いから転職活動をした…ら失敗しました。以下、転職（失敗）活動経緯をまとめます。また、今回作成した履歴書と職務経歴書を公開致します。私自身初めての転職活動であり、職務経歴書を書いた経験が無いため苦労しました。拙いものですが、何かご参考になるようでしたら幸いです。履歴書 職務経歴書 ・2009年入社前後経済学科でテキストマイニングや社会ネットワーク理論などを研究し、コミュニケーション活性化などに興味を持つ。それを活かしてSNS系のベンチャー行くか大企業行くか迷うが、ベンチャーは実力さえあれば今でなくても行ける、大企業は新卒のレールに乗らないとまず入れない。大企業特有の「大規模な資金・頭数を、牛のような腰の重さでマネジメント」する機会は新卒の今しかないと思い、最初は大企業で学ぼうと現職を選択。 ・2010年不自然言語処理コンテストに出たり、no
R で高速な (ユークリッド) 距離行列計算 | Atsushi TATSUMA Web Page
はじめに 皆さんは R 好きですか？好きですよね。勉強会もたくさんありますもんね。 僕は嫌いです。遅いので。でも、書き方の工夫でなんとかなることもあります。 僕が研究室でやってることは、表向き検索ということになってるのですが、 やってることは、次元削減とかクラスタリングとか、そのあたりです。 データがなす空間を、解析するという点では、検索も機械学習も一緒ですね。 この、データが空間上でどういった感じになってるのか、の手がかりとなるモノに、 全データ点同士の距離があります。これを行列で表したものが、距離行列です。 距離には、だいたい、まずは、ユークリッド距離を試します。 R で距離行列を求める場合 dist 関数を使いますが、 ユークリッド距離だけに絞れば、自作した関数の方が速くなります。 2点間のユークリッド距離 いま、二次元のデータが、二点あるとします。 ちなみに、データ点
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