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This webpage contains the code and other supporting material for the textbook "Machine Learning: An Algorithmic Perspective" by Stephen Marsland, published by CRC Press, part of the Taylor and Francis group. The first edition was published in 2009, and a revised and updated second edition is due out towards the end of 2014. The book is aimed at computer science and engineering undergraduates studi
講義資料読み+宿題を終らせた. 今後もっと本やら論文やらを読みまくって修士での研究テーマを早めに明確にしていきたい. 前回に続いてまた「リンク解析とその周辺の話題」を読んだ記録(三日, 四日目)ですが, 内容についてはスライドを読めばわかるので, その補足的なことのみを記述します. しかし調子に乗って定理の証明をしようとしてうまくいかなくて悶絶. von Neumann カーネルと正則化ラプラシアンの比較ができたのでよかったですが, それくらいしか内容ありません:(なおプログラムは gists の埋め込みなので LDR や fastladder からは読めません.*1 証明やプログラムに誤りなどがあれば指摘していただけると助かります. おしながきスライドの訂正: 三日目 54ページの指数拡散カーネルを展開したところ von Neumann kernel による重要度と正則化ラプラシアンによ
NAIST の入学手続を終えた. 残りの期間はサーベイするぞーということで shimbo 先生の講義資料「リンク解析とその周辺の話題」を読んでいます. 一日目, 二日目の資料は PageRank, HITS, SALSA などの重要度尺度の紹介と, von Neumann Kernels と HITS の関係についてのお話が中心. これらを実装してみた. 後半に進むほど力尽きて記述が適当になってます:)PageRankポイントはランダム遷移行列による random walk では定常分布に収束しない (エルゴード性 (ergodic) を満たさない) という点. どうして満たさないかというと. sink (出次数のない節点) が存在するとき, 明らかに既約 (irreducible) でないのでエルゴード性を満たさない. 複数の強連結成分を持つケース => 周期性を持つと考えてよい? 周期
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