BLOG::broomie.net: 機械学習・自然言語処理のリソースリンク集
いつもネット上で機械学習やNLPに関する便利そうなツールや，有用なドキュメント，動画，ツールなどをメモしているのですが，今後の調査のためにどこかに一つに集約しておきたいなあ，と思い，この記事に集約しておくことにしました．昨今，自動リンク集や，自動インデックス作成に関して研究が盛んにされていますが，これは人力リンク集です！リンク先はほとんどさらっとしか見ていないので本当に有用かどうか保証できませんが，興味を持ったものは掘り下げて別の記事で紹介したいと思います．おもしろいものを見つけしだい，このエントリーは更新していきたいと思います． ※ 有名どころをカバーしているわけではありません，あくまで気まぐれで追加していきます．．． ※ いくつかカテゴリ間で重複します 解説・読み物系リソース 全般 Statistical Data Mining Tutorials Tutorial Slides by
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
BLOG::broomie.net: 各種分類器の分類精度を示した絵がおもしろい
今日会社で多次元のデータを２次元にクールでベストプラクティスな感じでプロットするにはどうしたらいいんだろうね、やっぱ多次元尺度構成法じゃない？的な会話をしていたのだけれども、２次元にデータを落とし込むと人間にもわかるデータになって本当におもしろいですよね。今日はその一例というか、いくつかの分類器の分類精度を２次元にプロットした結果を示した実験結果を解説したページを紹介します。おおーこうゆうのみたかったんだよなー！と個人的にはかなりエキサイティングな感じでした。 要約というか意訳になってしまうのですが、ページに以下のように説明されています。(細かいところは訳してません) http://home.comcast.net/~tom.fawcett/public_html/ML-gallery/pages/index.html 分類タスクの機械学習の研究では定量的な評価が重要です(精度とかACUと
BLOG::broomie.net: Thriftが便利すぎる
ちょっと前に「thriftって便利らしいよー」って話を聞いていたのだけれども、なかなか手をつけられずにいたらはてなブックーマークで使われているらしいという噂を聞いたり、Thriftを使って俺俺Key-Value Storeを作ったのように、TXを使ったThriftの紹介などが出てきたりしたのでそろそろ自分でも試したいなあと思い、試しました。で、先に結論を言っておくとThrift、とても気に入りました。とても簡単に処理用の専用サーバをたてることができて、かつ簡単にクライアントから処理要求が送れます。ボクは今まではRESTFulな感じでhttpでこのタスクをやっていたのですが、RESTFulな専用サーバをたてるのは結構開発コストがかかるんですよね。その点で、Thriftは開発コストはとても落ちると思うのでとても気に入っています。なんといって言語バインディングを自動で生成してくれるのは本当に開発
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