PDL で PageRank - naoyaのはてなダイアリー
id:smly さんが PageRank や HITS を Python で実装 されているのに触発されて、自分も PageRank を Perl で実装してみました。 PageRank の計算の中心になるのは Power Method (べき乗法) です。べき乗法では行列とベクトルの積を計算しますので、手軽に使える行列演算ライブラリがあると楽でしょう。 色々調べてみたところ、PDL (The Perl Data Language) が良く使われているようでしたので、これを選択しました。PDL では各種行列演算が簡単に行える他、文字列評価をオーバーライドして行列の文字列出力を良い具合で定義してくれていたりと、なかなかに便利です。PDL は行列計算以外にも色々な科学技術計算やグラフ描写などの操作をサポートしているようです。 さて、PDL を使った PageRank 計算のコードは以下のように
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
はてなブックマーク全文検索機能の裏側
そろそろ落ち着いて来たころ合いなので、はてなブックマーク全文検索機能の裏側について書いてみることにします。 PFI側は、8月ぐらいからバイトに来てもらっているid:nobu-qと、id:kzkの2人がメインになって進めました(参考: 制作スタッフ)。数学的な所は他のメンバーに色々と助言をしてもらいました。 はてな側は主にid:naoyaさんを中心に、こちらの希望や要求を聞いて頂きました。開発期間は大体1〜2か月ぐらいで、9月の上旬に一度id:naoyaさんにオフィスに来て頂いて合宿をしました。その他の開発はSkypeのチャットで連絡を取りながら進めてました。インフラ面ではid:stanakaさん、契約面ではid:jkondoさん、id:kossyさんにお世話になりました。 全文検索エンジンSedue 今回の検索エンジンはSedue(セデュー)という製品をベースにして構築しています。Sedu
deq blog
I roughly implemented the mesh-tracing method that calculates the acoustic impulse responses of the room, which is presented in the paper Real-time Acoustics Simulation using Mesh-Tracing, Schiettecatte et al. 2003, in 2D space. Here's the C++ source code for my mesh-tracing implementation. It should, I believe, contain bugs and errors and my misinterpretations. 第2回LILO CodeReading勉強会の2日目に行ってきました。
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