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最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
IIR の階層的クラスタリングを試す (nakatani @ cybozu labs)
Pathtraq で Web ページの自動分類を手がけてみて。 Web ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。大変。 メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。 現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ……などなど考えているわけです。 そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。 というわけで、 "Introduction to Information Retrieval" の Chapter 17 "Hierarchical clustering" に沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。 ポイン
K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ
K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。 以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。 {d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与えると、{{d1, d2, d3}, {d4, d5, d6}}という誤った解に収束してしまいます。 この問題を改善するK-means++という手法を見つけたので、試してみました。 K-means+
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トルコ水紀行 －前編 イスタンブール－ みなさんこんばんは、地図子です！8月は久しぶりに毎月更新にしようと思います。今までずっと名古屋について書いてきましたが、ワープして・・・ トルコについて書きたいと思います。 2024年6月に念願のトルコに行ってきました。いつからトルコに行きたかったかわから…
k-means法 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
k-means法 (k-means method)† 次の目的関数を最小化する分割最適化クラスタリングの代表的手法． \[\mathrm{Err}(\{X_i\})=\sum_i^k\;\sum_{\mathbf{x}\in X_i}\;{\|\mathbf{x} - \bar{\mathbf{x}}_i\|}^2\] ただし，データ集合 \(X\) は，ベクトルで表現されたデータ \(\mathbf{x}\) の集合． クラスタ \(X_i\) は，データ集合の網羅的で互いに素な部分集合． \(\bar{\mathbf{x}}_i\) は \(X_i\) 中の重心(セントロイドともいう)． \(\|\cdot\|\) はユークリッドノルム． ↑ アルゴリズム† 入力はデータ集合 \(X\) とクラスタ数 \(k\)，および最大反復数 maxIter． 初期化：データ集合をランダムに \(
【PDF】クラスタリング - 嵯峨山茂樹 - 東京大学工学部計数工学科応用音響学
嵯峨山 茂樹: 応用音響学 D2-Clustering edu/appl-acoust/2003/D2-Clustering.tex / 1 東京大学 工学部 計数工学科 応用音響学 D2 - クラスタリング 嵯峨山 茂樹 <sagayama@hil.t.u-tokyo.ac.jp> 東京大学 工学部 計数工学科 資料所在 http://hil.t.u-tokyo.ac.jp/∼sagayama/applied acoustics/ クラスタリング k-means アルゴリズム ベクトル量子化 LBG アルゴリズム セグメンタル k-means アルゴリズム 嵯峨山 茂樹: 応用音響学 D2-Clustering edu/appl-acoust/2003/D2-Clustering.tex / 2 クラスタリング1 内容 1. クラスタリング 2. k-meansアルゴリズム、LBGアル
文書クラスタリングの基礎
文書クラスタリングの基礎 大西 祥代，廣安 知之，三木 光範 ISDL Report No. 20070913004 2007年 4月 24日 Abstract 文書クラスタリングでは，文書の定義，クラスタリングに用いる類似度の定義，クラスタリング手法などに特徴的な点がある．そこで本報告ではそれらをまとめ，文書クラスタリングに対する理解を深める． 1 はじめに 知的システムデザイン研究室では，ISDLレポートと呼ばれる研究報告を現在までに1300本以上Web上に公開している．多くのレポートが存在するが，レポートの分類は行われていないため，クラスタリングにより自動的にレポートのグループ化を行うことを目指している．しかしISDLレポートのような文書に対するクラスタリングではいくつか特徴的な事項があり，それらを考慮する必要がある．そこで本報告では文書クラスタリングに関する特徴点をまと
MySQL Cluster Architecture - hirohama.wiki
今後は、hirohama.mysqlを更新します。 このページでは雑誌掲載の内容とバックアップ/リストアについて紹介しています。 MySQL Clusterのセットアップ手順はPDFファイル（[1]）の後半にあります。HTML化していません。 最新情報などはMySQL Clusterページへ。 MySQL Clusterのアーキテクチャ 一言で言うとMySQL Clusterは，Alzato 社が開発したNDB ClusterをMySQLサーバと統合した，非共有ディスク型でアクティブ・アクティブ型のインメモリデータベースです．共有ディスクを必要としないために高価なH/Wを必要とせず，アクティブ・アクティブ型なのでフェールオーバに必要な時間は非常に短い．またメモリベースのデータベースであるので高速にデータへアクセスできます． MySQL Clusterの特徴 非共有ディスク型 アクティブ・ア
BKCon 2006 - にぽたん研究所
昨日は BKCon 2006 に行ってきた。 BK というのは「一般的にはバッドノウハウの事」なんですが、昨日のは、BKCon と言っても、かつて開催された Bad Knowhow Conference 2004 の続編とかではなく、"B"atara "K"esuma "Con"ference 2006 です。 ※正しくは横浜 Linux ユーザグループ主催の「第 65 回カーネル読書会」のテーマ "mixi.jp: Scaling Out With Open Source" です。 ちなみに、Batara Kesuma さんというのは、株式会社ミクシィの取締役。 mixi の裏側を見せますというか、ちょっと hip な言いかたをすれば "Inside mixi's backend" ってカンジです。 とりあえず、プレゼン内容は YAPC::Asia の時と大凡同じでしたが、プレゼンの持ち
MySQL Clusterを使った負荷分散のやり方
ロードバランシングってやつですね、俗に言うところの。 How To Set Up A Load-Balanced MySQL Cluster | HowtoForge - Linux Howtos and Tutorials http://www.howtoforge.com/loadbalanced_mysql_cluster_debian 正確には「MySQL Cluster」と呼ぶらしい。 上記サイトに詳しいやり方が解説されていますが、なかなか優秀なようで。 MySQL AB :: MySQL Cluster http://www-jp.mysql.com/products/database/cluster/ MySQL、クラスター技術「MySQL Cluster」を発表、正式版は今年3Q http://enterprise.watch.impress.co.jp/cda/forei
［MySQLウォッチ］第28回 MySQL 5.1期待のクラスタリング機能
数カ月前にMySQL 5.1 GA版 のリリース見通しを5月と記述したが，残念ながら下半期に突入した現在もBata版にとどまっている。バージョン5.0から5.1へのアップは，番号としてはポイント以下のマイナー・バージョンアップだ。しかし，非常に大きな期待を持って待っているユーザーも多いだろう。それは，MySQL 5.1 からMySQL Clusterがストレージ対応になるからだ。 今回は，MySQL 5.1 GA版 のリリース準備として，期待の高まるMySQL Clusterのストレージ対応を紹介する。 MySQL Cluster の登場 もともとMySQL Clusterは，NDB Clusterという商品だったものをMySQL ABが自社製品として取り込み，MySQL 4.1.3 (RPM版はMySQL 4.1.10)から実装が始まった。それ以前は，標準機能のReplicationかサ
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