Masami Hagiya
Masami Hagiya is a professor at Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo. He is in Room 411, Science Building No.7, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, JAPAN. TEL: +81-3-5841-4113 (PHS) TEL: +81-3-5841-4115 (laboratory) E-
次世代BoVWまとめ - n_hidekeyの日記
以前のエントリでも述べましたが、bag of visual words（BoVW）は一般物体認識における標準的な画像特徴表現であり、非常によく用いられます。ですが、BoVWはこの３年ほどで急速に進歩しており、よく見られる「k-meansでクラスタリング → ヒストグラム作成 → 非線形SVM」という定石は既に時代遅れのものとなりつつあります。 今日は、BoVWに関連する最近のトレンドをいくつか見てみたいと思います。実は、これは一般物体認識の大規模化と深い関わりがあります。古典的なBoVWでは非線形カーネルの利用が必要でしたが、最近の手法は線形識別器を直接適用できるように考えて設計されています。ここがうまくいけばあとは、いかにして大規模な線形識別器を学習するか、という機械学習やデータマイニング等でよく議論される問題まで落ちてきます。これにより、一般物体認識もかなり大きな規模のデータで学習・認
The Operations Research Society of Japan Archive
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コラム | Baseball LAB［ベースボールラボ］プロ野球×データ
Baseball LABの運用に関するお知らせ 平素よりBaseball LABをご利用いただきまして誠にありがとうございます。2021年シーズンより、下記コンテンツのデータ更新を中止することになりましたので、お知らせいたします。選手データ（一軍・二軍）チームデータ（一軍・二軍）リーグデータ（一軍・二軍）選手検索今日のMVPプロ野球結果予想公示情報契約更改ドラフト情報各コンテンツは順次公開停止となりますが、Baseball LABは新たなコンテンツサービ… 続きを読む ガラパゴス化が進む日本球界のツーシーム 「ツーシーム」と聞いて、どんなボールをイメージするだろうか。一般的なツーシームは、2本の指を縫い目に沿わせた握りで投げ、球速はストレートとほぼ変わらず、利き手側に小さく変化するボールだ。略さずに言えば「ツーシーム・ファストボール（two-seam fastball）」で、回転時に縫い目
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
「京速」は潰れるべきだったのだ。明日の世界一のために | おごちゃんの雑文
「京速」見送りで、コンピュータのわかってる人までが残念がっているのが不思議でしょうがない。 スーパーコンピューターを復活してほしい – 西 和彦 こういった主張を見ると、「なんでもかんでも世界一になってりゃいいのか」と思えて来る。 もう何度も書いているけれど、あのプロジェクトは「次の世界一」のために潰れるべきだったのだ。 日本が世界一のコンピュータが作れるようになること、これに異論はない。「二番目ではダメなのか？」と言われれば、「ダメに決まってるだろ」と答えるものだ。これに異論があるコの業界の者は少ないだろう。いや、異論なんか持つな。この気概こそが日本のコの業界の未来につながるのだ。 しかし、そう思うからこそ、「京速」は潰れるべきだと考える。 まず、TOP500のリストを見て、近年の傾向を見るといい。 今年1位だったJaguarは、公称2.3PFLOPS、実測1.75PFlopsだそうだ。
なんとなくわかるO記法 - やや温め納豆
私のように数字に弱い人でも、状況によってはスムーズにコミュニケーションをとるために理解しておかないといけないことがある。そういうときは、とりあえず、感覚だけでもこの辺を覚えておけば概ね困らない。 困らない、と思う（笑）。たぶん。 名称 記法 だいたいこんな感じ おおよその意味 （縦軸がコストの場合の例） 定数 O(1) 定数 対数 O(log n) 大丈夫そう 線形 O(n) だめかも、、、 二乗 やばい、これやばい！ 指数 わろすっす すいません、正直この辺はいっぱいいっぱいです！ 参考：ランダウの漸近記法
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
DMC(Dynamic Markov Coding)によるデータ圧縮 - yoshida4の日記
参照 G. V. Cormack and R.N.S.Horspool. Data Compression Using Dynamic Markov Modeling. The Computer Journal, 30(6) :541-550, 1987. 概要 DMC メッセージのバイナリ表現の性質を表す 先のメッセージを予測することで、データ圧縮する(Guazzoの方法を用いる) 適応型 結果、効率的な圧縮に成功 はじめに データ圧縮法 ソースデータの構造に関するアプリオリな仮定をもとにしている。 例)Huffman coding 今回は、ソースデータを離散マルコフ連鎖モデルによって作られたビットの流れと仮定する。 研究の方向性 データを表すマルコフ連鎖モデルを発見する メッセージの初めでモデルを構築して、予測する 各状態が次の遷移確率を保持する Guazzoのアルゴリズム まず、 H
浮動小数点の仮数部が56ビットの10進数の有効桁数は何桁になるか。以上、高校生の情報処理の競技会の問題です。よろしくお願いします。 ... - Yahoo!知恵袋
浮動小数点の仮数部が56ビットの10進数の有効桁数は何桁になるか。 以上、高校生の情報処理の競技会の問題です。 よろしくお願いします。 浮動小数点の仮数部が56ビットの10進数の有効桁数は何桁になるか。 以上、高校生の情報処理の競技会の問題です。 よろしくお願いします。 なお、ｌｏｇ10底の２が０．３０１を使うということになっており、logの使い方は一応わかります。 ２の56乗が１０の何乗になるのかということであればわかりそうなのですが。 ただ、浮動小数点数の仮数部という部分が、問題の解答にどうかかわらせるのかがよくわかりません。 お願いします。
情報と通信のハイパーテキスト
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