確率ネットワークと知識情報処理への応用
次に、より一般的な多次元のデータのクラスタリングアルゴリズムについて考察する。 多次元データのクラスタリングアルゴリズムは、似たもの同士を併合していくつかの グループにまとめて行く階層的なクラスタリング (hierarchical clustering method) と、似たものが結果的に同じグループに入るように集合を分割する非階層的クラスタ リング (non-hierarchcal clustering method) とに大別して考えることができる。 非階層的クラスタリングの代表例は、k-mean法である。k-mean法は、ある初期分割か らはじめて、ある評価基準の意味で良い分割結果が得られるように対象を分類しなお すことを繰返して、最終的な分割結果を得る。k-mean法およびその改良版はアルゴリ ズムが比較的簡単なため、多くの場面で応用されている。例えば、ベクトル量子化器 の設計
つまらんと感じたら q でレート--、面白いと感じたら w でレート++。 ちょうナチュラル! http://yagi.xrea.jp/2007/11/ldr_relative_rate.user.js ごたく livedoor Readerは本当に素晴らしいんだけど、レート周りの運用は悩みのタネでした。 「最近レート4が増えすぎだなぁ、リストラしようか」「レート基準を作って、それに従って割り振ろう」「このフィードに適切な☆はいくつだろう」「……手間が掛かった割りにイマイチ」「基準を見直すか」「またレーティングするの?」「面倒すぎる」「もう『面白い』『つまらない』の2段階で良くね?」「それやってダメだったらまた振り直すの?」云々。 考えてるうちに「これ絶対評価だけなのが悪いんじゃね?」と思って「増やす」と「減らす」をつけてみたんです。そしたら異常に快適になっちゃってさー。びっくりだよ。「今
初めての方は、Microformats の手引きからどうぞ。編集を始める前に、how-to-play-jaを読んでください。 はじめに この wiki は microformats コミュニティの中心的なリソースです。発表済みの microformats 仕様、仕様ドラフト、発表パターンの現在のバージョンを見つけることができます。新しいフォーマットのプレインストーミングページや、認められたフォーマットや開発中のフォーマットの問題追跡ページといった開発用のリソースもあります。 スタートするには Microformats を始めるには… まず、自分のページやアプリケーションで、意味的に豊かで説明的で、'POSH' な HTML を書くことに慣れましょう。 「microformats について」のページ、ブログ、メディア紹介例やプレゼンテーション、microformats に関する書籍、ポッドキ
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