DSIRNLP#6で発表させていただきました＆懺悔とNaiveBayes教入信 - Negative/Positive Thinking
DSIRNLP#6 10/11にデンソーアイティーラボラトリさんで行われたDSIRNLP#6勉強会で発表させていただきました 聴いていただいた方、ありがとうございました。 勉強会のページ http://partake.in/events/38e416b0-5e64-4bd4-8388-4e19acd0ef97 発表資料 一部、発表時の資料を修正しています 主だって参考にした論文は以下になります Zheng&Webb, Semi-naive Bayesian Classification, 2008 http://www.csse.monash.edu.au/~webb/Files/ZhengWebb08a.pdf No Bayes No Life -Naive Bayesは今でも進化しているようです。- from phyllo 補足(2014/10/12追記修正しました) 質問への回答で、
第4回 #DSIRNLP で Active Learning 入門について話しました - 木曜不足
@overlast さん主宰の データ構造と情報検索と言語処理勉強会(DSIRNLP) の第4回にのこのこ参加して、Active Learning 入門なるものを発表してきました。お疲れ様でした＆ありがとうございました＞各位 こちらが発表資料。 Active Learning 入門 from Shuyo Nakatani 入門とか偉そうに歌ったけど勉強し始めてまだ1月半もないので、実は入門しているのは中谷本人である。 動機は資料にも書いたとおり、ドメイン適応をドメイン知識のある人が低コストで行うのに Active Learning の技術が使えるのでは、というあたり。 ここまで実験した範囲でそれなりの手応えはあるものの、非常に単純なテキスト分類問題で試しただけなので、もう少し難しくて現実的なタスクでもいろいろ試してみたいと思っている。 発表資料に間に合わなくて20数回の試行で Query-
簡潔トライの実装に含まれる簡潔ビットベクトルの性能比較 - やた＠はてな日記
はじめに 先日（12/10）DSIRNLP という勉強会で紹介されていた，簡潔トライの実装に含まれる簡潔ビットベクトルの実験結果が予想とかけ離れていたので，自身でも調べてみることにしました． partake.in DSIRNLP#2で発表しました「作ろう！簡潔ビットベクトル」 - EchizenBlog-Zwei 実験設定 比較した実装は元の実験と同じです． ux-trie: http://code.google.com/p/ux-trie/ rx: http://code.google.com/p/mozc/ marisa-trie: http://code.google.com/p/marisa-trie/ 実験環境の CPU は Intel(R) Core(TM) i7-2640M CPU @ 2.80GHz stepping 07 です．物理メモリの容量は十分にあり，ディスク I/
第2回DSIRNLP勉強会で発表してきました - 射撃しつつ前転 改
佐藤さんに誘われてDSIRNLP勉強会で発表してきました。 最近社内で高村本輪講をやっていて、自分自身改めて良い勉強になったこと、以前TokyoNLPでランク学習の話をした際にはもしかしたら聴衆の半分ぐらいを置き去りにしてしまっていたのではと最近気づいたことなどから、今回はSVMって案外怖くないよね、みたいなことを順を追って説明してみる話にしてみました。既に知ってる人にとっては明らかに退屈な話だったと思いますが、分かりやすかったで賞的なものをいただけたので、わかりやすく、というところはある程度うまくいったのかなと思います。 発表資料はspeakerdeckに上げました。→機械学習と最適化の基礎 以下自分の発表についての感想と反省。 他の人の発表の最中に資料を作ってるとどうしても話が半分ぐらいしか聞けないので事前に作ってくるべき。 ただ今回は風邪のせいもあり仕方がなかった。 nokunoさん
DSIRNLP#2で発表しました「作ろう！簡潔ビットベクトル」 - EchizenBlog-Zwei
DSIRNLP#1に続いて今回の#2も発表の場をいただきました。今回は簡潔データ構造、とくに最も基本的なデータ構造である簡潔ビットベクトルについて発表しました。@overlastさん、@kimurasさん、@rindai87さんをはじめ関係者、参加者の皆様どうもありがとうございました。 twitterでも紹介しましたが発表資料リンクを置いておきます。 発表資料：作ろう！簡潔ビットベクトル 第2回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP - ［PARTAKE］ DSIRNLP#1で発表しました「TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜」 - EchizenBlog-Zwei なお質疑では以下のようなものがありました。 ・popcountを使った二分探索をするときのpopcount値はいつ持っておくの？ =>直前の64bit毎の線形探索時に使ったものを残しておいて使い
第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会で発表してきました - 蝉々亭
夏休みの宿題はいつも、泣きながら8月末に取り組むタイプでした。今となっては懐かしいその気持ちをちょっと思い出しました。7月23日に、第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会にて「自然言語処理における argmax 操作」なるタイトルで発表させていただきました。その際に用いましたスライドを（漸く）公開いたします。 Argmax Operations in NLP View more presentations from Hitoshi NISHIKAWA 線形計画問題を解くシンプレックス法のアルゴリズムについて加筆しています。ちょっと時間がかかり過ぎてしまいましたね。 A* 探索についても加筆しようと思いましたが、すぐに第7回自然言語処理勉強会がやって参りますので、流石に多重スライド務者は避けたいので公開します。
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第1回DSIRNLP勉強会に参加しました #dsirnlp - nokunoの日記
@overlastさん主催のDSIRNLP（データ構造と情報検索と言語処理）勉強会に参加してきました．会場のミクシィさんには原宿時代に何度か足を運びましたが，渋谷に移ってからは初めて来て，会議室も広いし食堂？も綺麗でいいなあ，と思いました．第1回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP : ATND TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜 by @echizen_tm さんタイトルはあらため「これからのトライの話をしよ☆」Try for Trie 自己紹介 TRIEとは TRIEを作ってみた tsubomi - a Full-Text Search library using Compressed Suffix Array. - Google Project Hosting 海風に揺れる一輪のTRIEライブラリ erikaを作ってみたよ - EchizenBlo
DSIRNLP#1で「ランキング学習ことはじめ」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ
第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会に参加して発表をしてきました．幹事の@overlast さん，ボランティアのみなさま，会場を提供してくださったmixiさんに感謝申し上げます． ランキング学習に関するハードな発表を依頼されたので，気合いを入れて2晩夜更かしして資料をまとめてみた．発表資料(公開用)をslideshareにアップしました． DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ View more presentations from sleepy_yoshi ランキング学習は検索ランキングを教師あり機械学習の枠組みで最適化する方法で，どのように目的関数を設定するかという観点で3つのアプローチ (pointwise, pairwise, listwise) に分かれる．これらのアプローチは，目的関数の設定方法が違うだけで，眺めてみると (基本的な方法は) そんなに難しくないよ，
Snappy servay
How Flipkart scales PHPSiddhartha Reddy Kothakapu144.5K views•124 slides
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DSIRNLPで発表させていただきました - Negative/Positive Thinking
第2回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP