ドットインストール代表のライフハックブログ
どうも「出会い」をキーワードにしたコミュニティをどんどん削除している模様。 その中身が健全だろうが不健全だろうが、「出会い」と書かれている物に関しては削除している様子。 たとえば「○○県の友達を作ろう」とか、そういったコミュニティ。 mixiが始まったころからあるような老舗のコミュニティや、 参加者数5万人を超えるような大規模コミュニティも削除されている模様。 但し、「出会い」と書いてあってもTOPページに「このコミュニティは出会い系ではありません」と一文添えて、 今までのオフ会などのイベントトピを削除してしまえばそれは削除対象にならないようだ。 mixiが削除に至った理由というのは、2008年12月に施行された「出会い系サイト規制法」が元だったようだ。 (「出会い系サイト規制法」施行により、利用規約も改定された) コミュニティ管理者がmixi運営事務局に対し申し開きすることは一切できず、
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する(たぶん)最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
多項モデル† 単純ベイズで文書分類をする場合によく用いられるのが多項モデル. 単純ベイズでは,文書 \(\mathbf{x}_i\) が与えられたとき,クラス \(c\) になる確率は次式 \[\Pr[c|\mathbf{x}]\propto\Pr[\mathbf{x}|c]\Pr[c]\] \(w\) 種類の語があるとき,文書ベクトル \(\mathbf{x}_i=(x_{i1},x_{i2},\ldots,x_{iw})\) の要素は,語 \(j\) が文書 \(i\) 内で生じる回数. 多項モデルでは,この要素の頻度が多項分布に従うとする.クラス \(c\) の任意の文書のある語を選んだとき,その語が語 \(j\) である確率を \(\theta_{cj}\) で表す.すると,文書 \(\mathbf{x}_i\) は次式で決まるクラスに分類される \[\arg\max_c=\ln\
このサイトは、 KLab株式会社が公開しているオープンソースソフトウェアや実験サービスについて紹介するはずだけど ただいま引越中です。
準備するもの Xcode http://connect.apple.com/ PyObjC http://pyobjc.sourceforge.net/software/ パッケージで配布されているので、ダウンロードしてインストールしておきます。 Hello World ボタンを押すとボックスにテキストが表示されるアプリケーションを作ります。 「Cocoaセミナー初級編」のテキストに沿って作業を進めます。 通常のCocoa Applicationと異なる点は、 Projectの雛形には、「PyObjC Application」を選択する。 Controllerは、Objective-CではなくPythonで記述する ビルドは、XcodeではなくコマンドラインからPythonでbuildする といったところです。 では作業開始。 まず、テキストでいうところの「4.1 新規プロジェクトの作成」
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