Não Aqui! » 10行強で書けるロジスティック回帰モデル学習
ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条
Não Aqui! » Medlineから自動構築した略語辞書Acromine
私が昔所属していたNaCTeMで公開している，略語辞書サービスAcromineをひっそりと更新しました．以前のバージョンからの変更点は，以下の通りです． 2009年版Medlineのアブストラクトで略語抽出をやり直した 略語の完全形のクラスタリング方法を改良した 略語の完全形の異表記を表示できるインタフェースにするため，辞書検索結果の表示を表形式からツリービューに変更した 辞書引きサービスのAPIを，SOAPからREST/JSONに変更した 単に辞書の中身を新しくするだけではつまらないので，ツリービューをウェブブラウザ上で実装するときに，YUI Libraryを初めて使ってみました．ノード・ラベルの遅延ロードを行うツリービューが簡単に実装できて，便利ですね． 辞書引きサービスのAPIを使うには，登録手続きが必要になるようです（残念ながら私のコントロール範囲外）．アカデミックな人たちは問題無
Não Aqui! » μ
先週まで論文執筆モードだったので，ご報告が遅れましたが，娘の名前は心優（みゆ）にしました．この名前を聞いて「当て字っぽくて読めねー」と感じるか，「ありがちな名前」と感じるかで，最近の子供の名前に対する精通度が分かります．人気の名前はあまり付けたくなかったのですが，2009年の名前のランキングに普通に出てきます．文字通り「心優しい」ですが，「優」を漢語林で引くと，「上品で美しい」「みやびやか」「おだやか」「しとやか」「情深い」「のびやか」「ゆるやか」など，女の子にはうってつけの多義が並べられています． 名前を決めるのは本当に大変でした．考えれば考えるほど，自分の探索空間が足りているのか不安になりました．結局は，コンピュータが生成した6,084個（読みで数えた数）の名前の候補から，私と嫁で一つ一つチェックしながら結論を出しました． 名前の候補を生成する流れは，次の通りです． 名前辞典などを見な
Polaris -
Sorry, this page is written only in Japanese. Please contact me if you would like English information/translation of the software. データマイニングでは，外界で観測された現象をキーワード（シンボル）や数値に変換し，そのデータをコンピュータに与えます．コンピュータは，与えられたデータがどのような性質を持つのか計算し，データの中に埋もれている特徴的な事象を見出します．あたかもコンピュータが「この事象は興味深いなぁ」とデータに共感してユーザに結果を返しているように思えますが，そういう訳ではありません． 現在のコンピュータは与えられたシンボルの意味や数値の大小の意味を理解することができません．例えば，「顔が白い」というパターンがマイニングで得られたとき，「顔」「白色」の
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