近年、社会におけるインターネットの普及など情報通信技術の進展により、企業・国民等において、大量・多様なデータを処理・利用できるようになってきており、政府等が保有する多様で膨大な公共データについて、様々な場面での活用が期待されるようになってきています。 このような中、気象庁では、本日よりホームページ上で、機械判読可能な形式(CSV形式)による、過去の気象観測データの公開を開始します。 過去の気象データ・ダウンロードのページ
はじめに 類似性が高いベクトルのハッシュ値が近い値になるようなハッシュ関数を使って、 類似するものを高速に検索することができるので、それを試してみた。 Locality Sensitive Hash 類似するデータが高確率で近い値になる(Locality-Sensitive)ハッシュ関数のこと 高次元データの次元圧縮を行える (P1,P2,r,cr)-sensitiveなHash族とは、 2つの特徴ベクトルp,qについて(P1>P2) ||p-q||P1 ||p-q||>crならPr[h(p)=h(q)] を満たすハッシュ関数h:R^d->U コサイン類似度に対するLSH 2つのk次元ベクトルu,vについて コサイン類似度: u*v / sqrt(|u|*|v|) d個のk次元のランダムベクトルr_iを考え、ハッシュ関数h_i(u)を h_i(u) = 1 (r*u >=0) h_i(u)
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