Yisong Yue | Machine Learning Professor @ Caltech
Yisong Yue (he/him) California Institute of Technology 1200 E. California Blvd. CMS, 305-16 Pasadena, CA 91125 Office: 303 Annenberg Contact Information > I am a professor of Computing and Mathematical Sciences at the California Institute of Technology. My research interests lie primarily in machine learning, and span the entire theory-to-application spectrum from foundational advances all the way
Gaussian Process(ガウス過程) - Yasuo Tabeiの日記
本日開催されたPRML読書会にて、6.4章から6.44章のガウス過程について発表しました。ガウス過程とは、訓練データー{(x_i,y_i)}が与えられた際、データーxに対する出力y(x)をP(y(x)|x_i,y_i)として確率モデルして、分類や回帰を行う手法です。ラベルのみの分布をモデル化するのではなく、データーxに対する出力yの関数y(x)をガウス分布として振る舞う確率過程としてモデル化します。このようにすることで、新しい入力x_Nに対する出力のみならず、その誤差も求めることができます。つまり、予測に対するエラーの範囲を求めることができます。これが、通常の回帰/分類手法と異なるところで、患者の薬剤耐性の予測で重要となってきます。欠点としては、予測の際に計算量とメモリーのオーターが大きい所で、O(n^3)(n:訓練データー数)が必要で、大きい訓練データーを使っての予測はできないところです
LIBLINEAR -- A Library for Large Linear Classification
Machine Learning Group at National Taiwan University Contributors Version 2.49 released on May 25, 2025. We continue to improve the Python interface. Version 2.43 released on February 25, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U liblinear-official The python directory is re-organized so >>> from liblinear.liblinearutil import * instead of >>> from liblinearu
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
Apache Mahout - Overview
For Creating Scalable Performant Machine Learning Applications Download Mahout Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backe
Sathiya Keerthi Selvaraj
I am a researcher (Principal Staff Scientist) in the AI Group of Linkedin. I work on Distributed training of machine learning and AI systems, Huge scale Linear programming, and Information extraction projects. Previously (Decemebr 2017-December 2019) I was a Distinguished researcher in Criteo Research, a great team of researchers (spread out in Paris, Grenoble and Palo Alto) working on fundamental
Alex Smola
VP, Distinguished Scientist Amazon Web Services Machine Learning 2100 University Avenue Palo Alto, CA 94303 USA email: News I joined Amazon Web Services in July 16, 2016 and am now VP / Distinguished Scientist for Machine Learning. We are building exciting tools for data scientists, computer vision, NLP, deep learning and beyond. For classes in Machine Learning check out my lectures. I am currentl
Burr Settles - Machine Learning, Music, and Mischief
I develop and study statistical machine learning systems with applications in human language, biology, and social science. Currently, I am most excited about using these technologies to help people learn languages and make music. Pretentious 3rd-Person Bio: Burr Settles used to lead the research group at Duolingo, an award-winning website and mobile app offering free language education for the wor
Your Azure Function App is up and running.
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Daniel J. Hsu - Department of Computer Science and Data Science Institute, Columbia University
Nicolas Lambert
PFI Christmas seminar 2009
Information Theory
Topic Models
Markov Chain Monte Carlo
Approximate Inference
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GitHub - livedoor/cicindela2: a highly customizable recommendation engine written in perl + MySQL
http://web.mit.edu/torralba/www/
Lawrence Saul