googletestではじめるC++の単体テスト - シリコンの谷のゾンビ
今年度になって初めて単体テストなるものを使うようになったゆとりであるが，人間変われば変わるもので，コードを書いたら一緒にテストを書かないと不安を感じるようになった．それまでprintfデバッグでなんとかしてきたC/C++のコーディングもこのままではまずいと思って，巷で評判のgoogletestなるものを使うことにした． 本家のページから最新版をダウンロード(orレポジトリからチェックアウト)して % ./configure % make % sudo make installすればいいんでしょフフン，と思っていたらmake installで怒られた．どうやらv.1.5あたりからgoogletestのアーカイブファイルをその都度作成することを推奨するようになったらしい．ゆとりは想定外の挙動に大層弱いので，これで一晩費やしたことは秘密．というわけで二晩目に何とか動いたので，作業メモ． さて，こ
DSIRNLP#1で「ランキング学習ことはじめ」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ
第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会に参加して発表をしてきました．幹事の@overlast さん，ボランティアのみなさま，会場を提供してくださったmixiさんに感謝申し上げます． ランキング学習に関するハードな発表を依頼されたので，気合いを入れて2晩夜更かしして資料をまとめてみた．発表資料(公開用)をslideshareにアップしました． DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ View more presentations from sleepy_yoshi ランキング学習は検索ランキングを教師あり機械学習の枠組みで最適化する方法で，どのように目的関数を設定するかという観点で3つのアプローチ (pointwise, pairwise, listwise) に分かれる．これらのアプローチは，目的関数の設定方法が違うだけで，眺めてみると (基本的な方法は) そんなに難しくないよ，
情報検索ことはじめ〜教科書編その2 (2011年決定版) 〜 - シリコンの谷のゾンビ
しばらく情報検索に関わるブログ記事を書いていなかったけれど，「情報検索ことはじめ〜教科書編〜」から丸2年が経過し，Modern Information Retrievalの第二版が発売されたことで，2011年版を書いてみようと思ったので，ここ2年で発売された情報検索の教科書について書くことにする． あの頃は検索を勉強し始めて8ヶ月のペーペーだったけれど，そのまま加算すると，どうやら2年8ヶ月になるらしい．「まるで成長していない…」とか某安西先生につぶやかれそうな気がするけれど，自分のことは棚に上げて，この2年間に新たに出版された教科書を紹介したいと思う． さて，例によって若輩の主観と独断と偏見にまみれた記事になっています．誤りの指摘，違ったご意見があれば，コメント頂けると幸いです． 情報検索の教科書 この2年で出版された教科書的存在の文献は3冊．それぞれ紹介する．以下の3冊の共通点としては
NIPS2010読み会に参加して発表しました - シリコンの谷のゾンビ
12/26(日)にサイボウズラボにてひっそりと開催されたNIPS2010読み会に参加して発表してきました．発表資料をslideshareに置いておきます． T. Qin, X. Geng, T.-Y Liu. A New Probabilistic Model for Rank Aggregation. NIPS2010. NIPS2010読み会: A New Probabilistic Model for Rank AggregationView more presentations from sleepy_yoshi. "A New Probabilistic Model for Rank Aggregation" というタイトルから簡単に推測できるように，rank aggregationのための新しい確率モデルを提案している． rank aggregationを一言で説明すると，複数
第17回PRML読書会 (最終回): 13章残り + 14章: モデルの結合 - シリコンの谷のゾンビ
PRML読書会の最終回に参加してきました．今回はスペシャルゲストのしましまさんが参加され，ラスボスを迎えての感動の最終回となりました． 最終回は前から気になっていた14章ブースティングの発表を担当しました．ブースティングは使ったことがあったけれど，なんでそれでうまく学習できるのか，という部分を全然知りませんでした．PRMLではVC次元による解釈はせずに，それまでの試行で得られた弱学習器とその重みを固定して現在の試行の弱学習器とその重みを損失関数を最小化するように決定している逐次最適化という解釈で式の導出を説明しています．ここの導出は非常に簡単で，いつも演習問題をサボ微分ができないゆとりにも優しい，とても簡単な微分で導出することができました． また，尤度演習14.7では変分最小化によって式(14.28)の導出を行うのだけれど，ゆとりに自信を与えてくれるような非常に優しいパターンになっていて，
第11回PRML読書会: 第8章グラフィカルモデル (後半) - シリコンの谷のゾンビ
第11回PRML読書会に参加してきました．今回は下巻8章の後半，グラフィカルモデルにおける推論の前半部分を担当しました．8.4グラフィカルモデルにおける推論の最初の部分，すなわちノーテーション地獄の前座を担当しました． 今回も45分くらいで終わるだろうと思っていたのですが，90分近く喋っていました．参加者の皆様お疲れ様でした．質問，議論，わからない部分をフォローしてくださった皆様ありがとうございました． 発表資料を公開します．PPTはこちらにupしています． 8.4 グラフィカルモデルによる推論View more presentations from sleepy_yoshi. id:nokunoさんがustreamを撮影してくださっています (ありがとうございます!)．7:00あたりからスタートします．残念ながらiPhone充電切れにより，他の発表者の発表内容はありません． http:/
PRML読書会10回: 第8章グラフィカルモデル (前半) - シリコンの谷のゾンビ
PRML読書会第10回に参加してきました．今回は8章グラフィカルモデルの前半を勉強しました． 自分が担当した資料 (8.2節 条件付き独立性) を公開します． PRML 8.2 条件付き独立性View more documents from sleepy_yoshi. 条件付き独立性では，グラフィカルモデルにおいて，特に有向分離基準と呼ばれる経路遮断の原理から，条件付き独立性について解説しています．今回は内容が平易だったので，きちんと基本的なところから説明するように心がけました．前回，前々回の猛省を少しは活かせたと思っています． その結果，30分で終わるよと宣言して，1.5時間も喋ってしまいました． ベイジアンネットワークの話題では必ずといっていいほど出てくる? "explain away" は本書では「弁明」現象と翻訳されていました．あまりしっくりこなかったのでアンケートを取ることにしま
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