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Drkcore
去年はHaskellの本を読んできたけど、この関数型プログラミングの技法はPythonでもPerlでもJavasriptでも役に立つことが多い。しかも、静岡といえばλと言われるように、我々はラムダ式をより分かりやすい形でまちおこしに活用していかなければならないわけです(静岡県民として)。というわけで(?!)、来月から半年くらいかけてJGPを読んでいきます。初回はあっさりした章が続くので3章くらい読み進める予定。それでも時間が余ると思うので、LT用のネタなど仕込んでくるといいと思います。なお、本書は関数型プログラミングを薦める本ではなくて、良いjavascriptプログラミングをしましょうっていう本です。第1回JavaScript 読書会日　時　： 2011年2月12日（土） 13：00～17：30 場　所　：富士市民活動センター・コミュニティF ( http://com-f.net
delegate 2011/09/14
python
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Nonnegative matrix factorization(NMF)でconsensus clustering
NMFを追っかけてたらMetagenes and molecular pattern discovery using matrix factorizationという論文を見つけたので、週末はこの論文を読みながら色々やってみた。NMFの便利なところは元の特徴(この論文の場合は遺伝子発現量)からより少ない任意の特徴量(論文中ではmetagene)に変換できるところであり、さらにそのままクラスターの分割に利用できる。たとえば2つのmetageneで表現した場合、より発現量の大きいmetageneで分割すれば2つのクラスに分けられる。(QSARだったらdescriptorからmeta discriptorが導かれてそれに基づいてクラス分類ができるでしょう) 続いて、重要なのがクラスの安定性である。要するに最適なクラスタの数はいくつなのかということである。これに対して、この論文ではConsensu
delegate 2009/12/28
NMF

非負値行列因子分解
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drkcore
ChatGPTとDeepLの使い分けをどうしているのだろうかと気になっていたので、発売日と同時に生命科学研究のためのデジタルツール入門を買ったのだけど、忙しくてレビューを書いていなかったので。対象読者は、ラボに配属されたばかりの学生だと思いますが、その前の学部2回生くらいから読んでおいてもいいと思います（というわけで今週帰省してくる娘に読ませようと思っている）。自分としては冒頭書いたように８章のAIツールの活用に興味があったので、勉強になるところが多かったです。 LLMは「単語の並べ方のデータベース」として、よい表現（よい単語の並べ方）を得るのに使うことが多いです。そのあたりはニュアンスの説明が難しいのですがなんというか将棋ウォーズの棋神みたいな使い方になっている気がします。 LLM使ってどういう面白いことをするのかは次回のMishima.sykで少し触れる予定です。
delegate 2009/12/08
機械学習

R言語
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