SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo!
SBM研究会で"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"という発表を行いましたが、そのスライドを置いておきます。 ・[2008/7/21 22:43 version final] ・http://www.slideshare.net/rawwell/sbm-presentation #リンク切れしていたので、どなたかがSlideshareにアップしたものにリンクw Change Logs ・2010/8/23 リンク切れを解決 ・2008/7/21 22:43 version final 初版の2倍以上にスライドを増やした。また、"個人による高性能データマイニング"の話を追加した。 ・2008/7/16 23:45 version 1.1 TF-IDFの説明が間違っているとの指摘を受け、説明部分を修正 ・2008/7/12 23:53 version 1 公開 SBM研究会の体験記
Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「
kanbayashiのブックマーク - はてなブックマーク
Rust標準ライブラリのBTreeMapの実装コードを参考にB+Treeをフルスクラッチで実装しました。 get, insert, remove, rangeなどの基本的な操作は実装できているので、ひとまずここに記録します。 ソースコードはGitHubリポジトリに公開しています。そちらもみて見てください github.com どなたかのB+Treeの実装や理解の参考になれば幸いです。 (1600行程度で収まったのでstd::collections::btree_mapより追いやすくなっていればいいなと) 実装した主な操作 Rustっぽい疑似コードです。細かい仕様はソースコードみてください。 fn get(key) -> Option<value> 入力に全順序なkeyを取る。もし要素が存在すれば、そのvalueを出力する。 fn insert(key, value) -> Option<o
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