めんどうなのでずっと避けてたんですが、3ヶ月ぐらい前に勉強会で発表した資料を公開しました。埋めこむとページが重くなるので、リンクを貼るだけにしておきます。 → http://www.slideshare.net/tkng/confidence-weighted Learning to RankでPairwiseの学習にConfidence Weightedを使ったらいいんじゃね？みたいな感じで実験してみたら恐ろしいぐらいにダメな結果が出て、やっぱり試してみないとわからないものね、というような顛末を書いてあります。 日本語でのLearning to Rankの初心者向け資料は見たことがないので、興味がある人はとりあえず読んでみたらどうでしょうか、と書こうと思いましたが、読み返してみると説明が不十分であまり初心者に優しい感じにはなれてなかった。以下の英語の資料を読んだほうが良いかもしれません。

半教師あり学習の本質はどこにあるのか? 現在の半教師あり学習の悪い(?)ところ その他 今週ゼミで半教師あり学習のイントロダクション的なものをやる予定なので資料を作っている。 Self Training Generative Models S3VMs Graph-Based Algorithms Multiview Algorithms などなどの手法を簡単に紹介する予定(Blogにもあげるかもしれない)。で、資料を作っていて、「半教師あり学習とは、つまりラベルありデータだけではdata sparsenessに負けてしまうところをラベルなしデータによって補う方法ではないか」というところに行きついた気がする。 半教師あり学習 from syou6162 半教師あり学習の本質はどこにあるのか?Semi-Supervised Learning Tutorialの資料からいくつか例で見てみよう。テ