ERATO感謝祭SeasonIIIで発表しました - Yasuo Tabeiの日記
8月9日と10日に国立情報学研究所で開催されたERATO感謝祭SeasonIIIで発表してきました。 感謝祭のURLは、https://bigdata.nii.ac.jp/eratokansyasai3/ です。 ERATO感謝祭は様々なコンピュータサイエンス分野の有名国際会議に今年採択された論文の講演からなるワークショップです。ERATO内部の研究者の講演者が殆どですが、今年はERATO外で関連分野の研究者の講演も多くありました。私も今年KDDに採択されたということで講演者として呼んでいただきました。内容は以前ブログで紹介した文法圧縮されたデータ行列上PLS回帰モデルを学習するというものです。発表資料をslideshareに置きました。 Scalable Partial Least Squares Regression on Grammar-Compressed Data Matrice
Robust Extreme Multi-Label Learning (KDD2016)を読んだ - 北の大地から
2016 - 05 - 29 Robust Extreme Multi-Label Learning (KDD2016)を読んだ マル チラベル 分類を少し勉強しているので読んだ． もう一つ読んだので，近々もう一本マル チラベル 関連で読んだので投稿するかも．．．（自分の研究があまり進んでないのでしないかも 今回は ラベル行列の次元縮約（行列分解）をすることでマル チラベル 分類の精度を上げる手法（去年，私がIBISに投稿しようとして諦めたのと同じ部類に属する手法 ラベル行列をRobust PCAのような形で，Outlier行列を設けて分解する．ただそれだけ．そうすると，従来のPCAを用いた手法やSamplingによる行列分解と比べてよい結果になるらしい． それと，列毎に分解するんで超大規模にも対応しているということで，この題名． モチベーション 大規模なマル チラベル 分類（一つのサンプ
KDD2016 - Accepted Papers
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KDD2013読み会に参加してきました - でかいチーズをベーグルする
@y_benjoさん主催のKDD2013読み会に参加してきました。 KDD2013読み会 : ATND 会場はいまをときめくGunosyのオフィス（Gunosyの皆様ありがとうございました）。 次がアレば何か発表させてもらおう。 Confluence: Conformity Influence in Large Social Networks @coffee_yoshidaさん 資料：Kdd2013読み会資料「Confluence: Conformity Influence in Large Social Newtw... SNS上のユーザの行動をモデル化する研究。 あるユーザの行動は他のユーザの行動に影響されて起こったというありがちな仮定をおいているが、それをindividual conformity, peer conformity, group conformityに分けている。in
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
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Program | KDD 2015, 10-13 August 2015, Sydney
Prediction of Human Emergency Behavior and their Mobility following Large-scale Disaster