Support Vector Machine
人間には卓越した学習能力が備わっている．人間は目で見たり，耳で聞いたものが何であるかをいとも簡単に認識できる．また，未知の環境に適応する能力も優れている．それに対し，コンピュータは，与えられた指示（プログラム）どおりに高速に計算を行う能力においては優れているが，学習能力という点においては，人間とは比較にならない． そこで，人間のような学習能力をもった機械（モデル）を作るための学習理論が発達してきた．その代表的な成果の1つとして，多層パーセプトロンが挙げられる．多層パーセプトロンは1980年代に開発され，これまで多方面に応用されてきた．しかし，望ましくない局所最適解への収束，中間層の素子数の選択など，いくつかの問題点がある． サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM) は，このような問題を解決した学習機械として知られている．サポートベクターマシンとは，1
どう考えてもアップルの新製品が登場間近
新しいiPodやMacBook（か他の名前になるかしりませんけど）が準備間近だという重要ヒント発見です。 AppleInsiderによれば、アップルは小売りチャネルのパートナーたちに、iPodについては最低でも４週間くらい、MacBookとMacBook Proについては３週間くらい、仕入れを控えるよう｢強くお勧め｣するといってきたそうです。 つまり…現在のモデルは生産量を落として９月初旬から中旬の新製品発売を準備中、という意味ですよね。ただし、他の情報も含めて考えるとノートブック型のMacBookやMacBook Proについてはリリースにもう少しかかることが予想されますが。まあとにかく、iPodやノートブックの購入を考えてるみなさん、ここ数週間様子を見てから決めた方がいいんじゃないかと思いますよ。 [Apple Insider] matt buchanan（MAKI／いちる） 【関連記
B+-tree
□ B-tree ではレコードそのものをノードに入れるので，ページに入れられる レコードの数が少ない． これに対して，通常の索引ではキー値とポインタのみであるので，一ページに 入る量が増やせる． この観点から B-tree を改良したのが B-tree で，B-tree よりも 一般的である． □ 図6.8 (p. 116) に索引部が 次の B-tree と同様で， leaf ノードのエントリ数が 最大 3 のものを示す． B-tree と異なり，データレコード自体は leaf にのみ記録されるので， v キー値の出現の様子を見ると，重複がある．(例: 25 や 16 など．) leaf ノードは 一般にポインタでつながれているので，レコードをキー順に アクセスするのは，B-tree の走査よりも簡単である． □ 格納できるエントリ数の違いを見ておく． レコードサイズが 256 で，ペー
きまぐれ日記: キーワード抽出: tf-idf の意味づけ
単語の重み付けの古典的な方法に tf-idf があります。文書中の各単語の tf-idf 値計算し、値でソートすると、その文書に特徴的な単語リストを得ることができます。 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html tf-idf は、単なるヒューリスティックスだと考えられていましたが、最近言語モデルに基づく情報検索手法がさかんに研究されるようになり、tf*idf の解釈が明らかになってきました。言語モデルに基づく手法は、ヒューリスティックスばりばりの手法と同性能にもかかわらず、文書のランキングに理論的で合理的な説明を与えることができます。 情報検索は、クエリ q に対し、もっとも適合する文書 d_opt を求めるタスクです。つまり、q が与えられたとき、文書 d が出現する確率 p(d|q) の最大化問題と解釈できます。 d_opt = argmax
MySQL
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Berkeley DB Reference Guide: Secondary indices
