AutoEncoder by Forest: ランダムフォレストをオートエンコーダとして使う
この前のShibuya.lispの懇親会で教えてもらった論文(AutoEncoder by Forest)を読んだのでcl-random-forest (解説記事)で再現してみた。 どうやらDeepForestの研究グループらしい。 どのような内容なのか一言でいうと、入力データがランダムフォレストの各決定木のどの葉ノードに入るかが分かれば、元の入力を再構成できるという話だった。つまり、エンコードは入力データから各決定木の葉ノードのインデックスを調べ、そのベクトルを出力することに対応する。逆にデコードは葉ノードから根ノードへ逆に辿っていき、入力の範囲を制限していき、最後にそこから代表値を選ぶことに対応する。エンコーダの訓練は通常のランダムフォレストでモデルを作るだけなので、GPUを使ったニューラルネットのオートエンコーダよりも100倍速いと主張されている。(なおデコード速度では負けている模様
Common Lispのランダムフォレストライブラリcl-random-forestで特徴量の重要度を出してみる
概要 UCIのAdultデータセットを予測する LIBSVM形式への変換 ランダムフォレストを構築 ランダムフォレストから特徴量の重要度を出す 番外: scikit-learnの場合 メモ: 上の図の作り方 (Lisp Advent Calendar 2017参加記事) 概要 ランダムフォレストは多くの特徴量を持つような大きなサイズのデータセットを現実的な計算量で学習できる便利なモデルであるが、その重要な特徴の一つに、「特徴量ごとの重要度を推測できる」というものがある。 Random Forestで計算できる特徴量の重要度 Selecting good features – Part III: random forests 特徴量の重要度の推測の方法にも色々あるが、これらの記事では、MeanDecreaseAccuracyとMeanDecreaseGiniという2つの方法が紹介されている。
いまから始めるCommon Lisp - Qiita
この記事はLisp Advent Calendar 2017の二日目の記事です。 はじめに この記事は、Common Lispという初めての人には初めましてな言語の入門記事です。 この世には、Common Lispというとってもカッコいい言語が存在します。その言語はANSIで規格が定められており、宇宙空間で動いたり深海で動いたりし、メタプログラミングが可能で、しかもC言語並に速いという、超クールな言語なのです。 歴史あり、逸話ありのLispであって、実用的と言われるLispです。そんな言語、いますぐに始めてみたいと思いますよね？ しかしググってみると、なんだか処理系っていうの (?) がたくさんあったりしてどれを選んでいいのかわからない。rbenv的なものはないの？ パッケージマネージャは？ アプリケーションのビルドとかどうしたらいいの？ ぱっと実用的なプログラムをどう書いたらいいかわから
cl-random-forest: Common Lispで高性能なランダムフォレストを実装した
はじめに 論文: Global Refinement of Random Forest インストール 使い方 データの用意 決定木を作る ランダムフォレストを作る Global refinement Global pruning 並列化 MNISTの例 ベンチマーク まとめ はじめに 前の記事でCLMLのランダムフォレストを試したのだが、計算速度が遅くてとても実用レベルとは言えなかったので一から書き直すことにした。また先月のShibuya.lispのLispmeetupでも発表してきた。何をやっているかはこの発表のスライドで大体説明しているのだが、実際の使い方はデモでしか説明していなかったのでこの記事で説明する。 cl-random-forest(Github) Lispmeetup #50 cl-random-forest: Common Lispによるランダムフォレストの実装(Slid
Alist vs. hash-table
An alist is a simple data structure that holds key-value pairs in a linked list. When a key is looked up, the list is searched to find it. The time it takes is proportional to the length of the list, or the number of entries. A hash-table is a more complex data structure that holds key-value pairs in a set of "hash buckets". When a key is looked up, it is first "hashed" to find the correct bucket,
Debugging Lisp Part 1: 再コンパイル - glider-gun's Blog
このエントリーは、著者 Michael Malis 氏の許可をいただき、Common Lispのデバッグに関する連載 http://malisper.me/category/debugging-common-lisp/ を翻訳するものです。 目次: 第1回 第2回 第3回 第4回 第5回 このエントリーはCommon Lispのデバッギング、特にEmacs、Slime、SBCLを用いた場合に関する連載の第1回です。Common Lispを知らない人でも少なくとも追うことはでき、Common Lispのデバッガが提供するものがいかにパワフルかわかるはずです。このエントリー群はNathan Marzに書くよう頼まれたものです。彼はCommon Lispをデバッグする多くのツール群がクールだと考えたのです。 Common Lispのデバッグを始めるに当たって最初に、あなたのLispで最適化の指定
Kyoto.lisp TT #1 を開催しました - Kyoto.lisp
昨日、記念すべきKyoto.lispの第1回を、株式会社はてなセミナールームで開催しました。発表された方、参加された方、ustをご覧になった方々、ありがとうございました!! 以下、発表の様子です。発表資料はさらに下にまとめて記載します。 最初は@taijuさんの発表「よりSchemerフレンドリなJavaScriptへ」。 今回、休憩時間を長く取ったので後ろのほうで歓談していました。15分話を聞いて15分休憩は休憩しすぎですね…。 @natsutanさんの発表「Gauche-tkで簡単GUIプログラミング」。 TTの最後は僕、@nitro_idiotの発表「Shelly」です。 @pgf2さんの「RSA暗号で学ぶ初めてのCommonLisp #素因数分解（試行除算）」。参考文献がISBNって新しい……。 @takeokaさんの発表「SBCL + OpenMP = てけとーVector計算」
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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LightGBMをCommon Lispから使う
GitHub - clasp-developers/clasp: clasp Common Lisp environment
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Common Lispのお宅拝見: CMU Common Lisp篇 — #:g1
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