JavaScriptによるk-Nearest Neighbor体験デモ - シリコンの谷のゾンビ
研究室の後輩向けに機械学習実装レクチャのようなものをやってみたのだけれど，知識ゼロの学生を対象にした場合にはk-NN (特に1-NN) から始めるのがよかろうと思ってそこから解説してみた*1．実装もとても簡単． なおk最近傍法とか呼ばれたりもするk-NNは，入力されたデータ点のk個の近傍のラベルによって分類するという方法． 帰宅してから，これcanvasを使えばブラウザから利用できるデモできるんじゃね? ということを思いついてさっそく実装．せっかくだから正規分布からデータ生成するロジックも追加してみた．k-NNとか機械学習とかわからない人たちにイメージをつけるのに役に立つかもしれないので公開．ご自由にお試しください*2． k-Nearest Neighbor Demo ver.1.0 k-NNくらい簡単だと静止した図の説明で大体事足りるのだけれど，動くデモがあった方が眠くならないだろうし．
情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - シリコンの谷のゾンビ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
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