スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
ニコニコ動画の大規模なデータに対するタグ付けとリンク解析 - 武蔵野日記
ニコニコ動画データ分析研究発表会というのが開催されていたようだ。 タイトルや説明文はノイジーなので、動画につけられたタグを使うと割ときれいなデータとして可視化したりできる、という話は、はてなブックマークの関連エントリー機能のときも聞いたような話で、基本的にはインターネットユーザに無料でデータのタグ付けをしてもらっている、という話なんだろうな、と思う。以前紹介したRion Snow の論文 (彼は2005年に Microsoft Research でインターンし、2006年に Powerset (現在は Microsoft に買収済み)、2007年には Google でインターンした人物。ACL という自然言語処理のトップカンファレンスで2006年にベストペーパー受賞)で、 今年の Rion Snow のトークは、Amazon Mechanical Turkというシステムを使って、非常に安価
アルゴリズム設計 講義資料 2005
Algorithm Design Course Materials 2013 Oct 7: Introduction and Computational Complexity Oct 15: Search Trees Oct 21: Combinatorial Optimization Oct 28: Heuristic Search Nov 5: Text Search Nov 11: Data Compression Nov 18: Memory Management Nov 25: Graph Algorithms 1/2 Dec 2: Graph Algorithms 2/2 Dec 9: Computational Geometry Dec 16: Concurrency Control Jan 15: Canceled Jan 20: Clustering Course Pro
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