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Winnow† 目的変数が2値,\(n\)個の特徴量も全て2値の場合の逐次学習アルゴリズム. 線形関数 \(f=w_1x_1+\cdots+w_nx_n\) について,\(f\gt\theta\) なら 1 に,でなければ 0 に分類する.また,係数\(\alpha\gt 1\) を定める. 新たな事例,すなわち,長さ\(n\)の2値ベクトルと2値の目的変数の対が与えられたとき 正しく分類されたなら,重みはそのまま 誤分類された場合は 事例のクラスが1のとき,特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が 1 のものは,その重み \(w_i\)を \(\alpha\)倍する. 事例のクラスが0のとき,特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が 1 のものは,その重み \(w_i\)を \(\alpha\)で割る. 単純なアルゴリズムだが,PAC学習の観点から理論的な誤り率の限界,\(\alpha\)
24時間で作られたドットコムサイト『Wigitize』 January 16th, 2008 Posted in ブログ・RSSツール Write comment RSSフィードからウィジェットを作ってくれるシンプルなツールがWigitizeである(日本語もきちんと通る)。 ブログだろうが、Twitterだろうが、Flickrだろうが、最近のツールはほぼRSSを出力している。そうした更新情報を簡単にウィジェットにしてくれるのだ。 出来上がるウィジェットについては、ある程度のスタイルを選ぶこともできるし、もちろんカスタマイズも簡単だ。 こうしたツールは他にもある。ただ、このサイトがユニークなのはこれが24時間で作られた、という点だ。 そして「どうやって24時間で作ることができたのか?」は「About」ページのリンクから見ていくことができる。どのツールを使って、どういうプロセスで作っていったか
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