SIGIR2011読み会に参加して3.Learning to Rankを発表してきました - シリコンの谷のゾンビ
SIGIR2011読み会に行ってきました．関東会場の筑波大学に行って発表してきました．家からドアツードアで3時間．．．まさかこんなにかかるとは思わなかったのですが，道中ゆっくり論文も読めて旅行みたいで楽しかったです．(帰りは疲れのせいかぐったり．．．) 幹事のみなさま，会場を提供してくださった皆様，発表者，参加者のみなさま，ありがとうございました． 発表プログラムはこんな感じ．なお，全資料はSIGIR2011読み会のページにアップロードされている． ============================================================== ■プログラム■ ■13:00 - 14:30 京都会場発表（6件，90分） ・1 Users I 梅本（京大 ・9 Collaborative filtering I 奥（立命館大） ・10 Users II 山本（京大
New community features for Google Chat and an update on Currents
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PythonでA*(A-Star)アルゴリズム - Pashango’s Blog
今回はA*アルゴリズムをPythonでやってみます。 ゲームプログラマの間では、もはや常識となりつつある最短経路問題解決アルゴリズムです。 A*は、古典的手法である「ダイクストラ法」を改良したものです。 スタート地点からノードnを通ってゴールに辿り付くとき、最短距離をf(n)とすると、 f(n) = g(n) + h(n) とすることができます、g(n)は「スタートからノードnまでの最短距離」、h(n)は「ノードnからゴールまでの最短距離」です。 でも、最初から適切なg(n)とh(n)が判ってるなら苦労しませんよね。 だから、テキトーな予測値を使って、最短経路をある程度予測して効率的に経路探索をしてみようという事です。 テキトーな予測値を使った最短経路距離をf*(n)とすると f*(n) = g*(n) + h*(n) となります、f*(n)を求めるためにテキトーなg*(n)とh*(n)を
変わる（？）言語学 - 時々雑録
アメリカ言語学会＠Baltimoreのつづき 今回、参加して感じたことの一つが、「実験的研究が多くなった」ことでした。LSAの報告によると、受け取った要旨の割合を反映した部分があるそうで、実験的研究が行われている数自体が多いことを反映している部分がありそう。 具体的には、音声にかかわる分野では「Experimental Phonology」とか「Psycholinguistics: Phonology」とか、「音韻論」という括りだけど実験的・定量的な研究のセッションがたくさん。逆に、「Formal Phonological Theory」というセッション名もあってニヤリ。前なら「形式的」とか「理論的」なんて言わなくても、ほとんどそうに決まってたはず。いわゆる「無標」だったものが「有標」に変わってきたかと。 理論的な部分にしか興味がないと公言するうちの学科長（Davis先生）ですら「今後、音
C++ における const の重要性と活用 - ニートの世紀
const なんて知らないよ、という層の人間が一定世の中には存在するようです。 そういった人間の大多数の主張は恐らく「面倒くさい」「嫌い」とかだと思うのですが、const 性に気を配るのは C++ においてはメンバ変数を private にしないといけないことと同程度にやらないといけないことです。という話をします。 const というとまず真っ先に出てくるのは「値が変わらないことでコードが読みやすくなる」とか「参照透明性のため」とかで、参照透明とか言葉がすごく綺麗ですごいって感じだと思います。ボクは参照透明という言葉がすごく好きです。 でも C++ は現実の言語なので現実を見ましょう。そんなのどうだっていいんです。 前提として C++ はそれなりに速い何かを作るための言語である、ソースコードはコメントや何らかの形のドキュメントに勝る、という二点をあげておきます。 例えば巨大なオブジェク
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
[機械学習] トピックモデル関係の論文メモ - tsubosakaの日記
最近読んだトピックモデル関係の論文のざっとしたメモ。内容については間違って理解しているところも多々あると思います。 (追記 12/24) 最後のほうに論文を読む基礎となる文献を追加しました。 Efficient Methods for Topic Model Inference on Streaming Document Collections (KDD 2009) 論文の話は2つあって一つ目がSparseLDAというCollapsed Gibbs samplerの省メモリかつ高速な方法の提案と2つ目はオンラインで文章が入力されるような場合において訓練データと新規データをどう使うかという戦略について述べて実験している。 Collapsed Gibbs samplerを高速化しようという論文はPorteous et al.(KDD 2008)でも述べられているけどそれよりも2倍ぐらい高速(通
![[機械学習] トピックモデル関係の論文メモ - tsubosakaの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7d7bebddebe117cac45f7a60d8849efcd2d85c8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127124028144%2F17680117127124031236%2F1557332459)
「所有格」の"-'s"（アポストロフィ＋s）と"of"の違い - はてな読み
"-'s"と"of"の違いについて調べたので、自分なりにまとめてエントリーにしてみます。 この"-'s"というpossessive（所有格）については、大まかなルールはありますが、それをもって厳格な規則とまでは言えないようです。その点はあらかじめご了承ください。 また、「所有格」「所有限定詞」という文法用語を使いますが、それをもって言葉通りに「所有する」という意味で考えないほうが良いと思います。「・・・の」という和訳にも注意したほうがいいかもしれません。なぜなら、日本語の意味に引きずられて理解しづらくなる可能性があるからです。その点はご注意ください。 なお、文中に引用している英語の記述に関しては逐一、翻訳をしていませんので、英語の文法用語に関してはわたしが以前に書いたエントリーを参照していただければ幸いです。 （→ 英文法用語の一覧表（英語表記） - はてな読み） ⊂(´∀｀ ) ⊂(´
細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック
細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 競技プログラミングはレベルの高い人たちの集まり――そんな考えを持っている初心者の方、TopCoderはあなたのコーディングスキルを爆発的に高める魔法のような場です。今回は、初心者にこそお勧めしたいTopCoderの魅力について考えます。 教育的な観点から見るTopCoder 今回からTopCoderに関する実践的アルゴリズムを解説していく予定でしたが、序盤のうちに触れておきたいことがありましたので、今回の枕は“教育的視点から見るTopCoder”というテーマで少し書こうかと思います。 まず、最初に宣言しておきたいことは、この連載は初心者向きである、ということです。「どう考えても上級者向けだろう」という意見はたくさんの方から寄せられていますが、筆者は、まだプログラミングレ
Microsoft Learn: Build skills that open doors in your career
Microsoft Learn. Spark possibility. Build skills that open doors. See all you can do with documentation, hands-on training, and certifications to help you get the most from Microsoft products. Learn by doing Gain the skills you can apply to everyday situations through hands-on training personalized to your needs, at your own pace or with our global network of learning partners. Take training Find
第7回 討論会資料 - 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM)
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 討論会「データ分析からうまれる、広がる研究と交友の輪」 「データに関わる人たちのすれちがい」神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 発表資料のダウンロード 手法を作る人の間のすれちがい 機械学習（有用性）統計（妥当性）データベース（効率性）をそれぞれ重視 実用的なデータ解析にはどれも重要な要素なので，あまり一つの要因にはこだわりすぎない 手法を作る人と使う人のすれちがい データ分析のときに何を重視するか？ 作る人：分析手法に思い入れがあるので，解析手法が正しく使われ，結果が妥当であることを重視 使う人：データに思い入れがあるので，データから期待した結果がでることを重視 データ分析はデータのモデリング次第で結果が変わる 「あるモデルという見方の下では，こういうことがいえる」ということしか帰納的にはいえない 作る人：そん
OMakeで快適に論文執筆：TeX編
Windows上でTeXの論文を快適に書くためのTipsを紹介。インストールが必要なものは以下の通り：OMake： ファイルの更新をモニターして自動再ビルドしてくれる優れものTeX一式： 僕は英語論文しか書かないのでMikTeXを使っています。インストールが簡単pdfopen, pdfclose: Acrobat Reader でPDFファイルを開け閉しめするのに使います（MikTexにも同梱されていますが、back機能が使えるこちらの方が便利。参考：http://magic.aladdin.cs.cmu.edu/2005/07/15/pdfopen-and-pdfclose/)omakeと、pdflatex, pdfopen, pdfcloseがコマンドライン（コマンドプロンプトやCygwinシェル）から使えるように、環境変数PATHを設定します。 以下は僕の使っているCygwin用の.
Rでニューラルネットワーク（1変数の関数近似） - 遥かへのスピードランナー
機械学習・パターン認識方面の勉強初めてから４ヶ月ほど立ちました。最近はnaoya_tさん主催のPRML読書会に参加させて頂いています。 来週末8/29の第6回読書会ではニューラルネットワークの章の発表を担当することになったので、Rを使ってサンプルプログラムを組んでみました。参考にしたのはPRML5.1〜5.3の範囲で、sin関数からサンプリングした点データをニューラルネットワークを使って誤差逆伝播法で学習し、元のsin関数を近似します。 学習前の初期状態が以下の図。赤字が元の関数（線）およびサンプルデータ（点）で青字がニューラルネットワークの出力です。 で、学習後の状態が以下です。 いい感じに再現できています。 以下ソースコード。 library(animation) #number of training data N <- 50 #number of hidden unit s <-
京都大学情報学研究科--NTTコミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニット
概要 京都大学情報学研究科と日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所は、 共同研究ユニットという新しい研究組織を構成して自然言語処理の研究を共同で進めることに合意し、 2004年度から5年間の計画で、研究活動を開始しました。 この研究ユニットは、NTT京阪奈ビルに研究拠点を構え、ここを中心として、 実質的な研究交流と共同研究を行っていくことを目的としました。 また、京都大学とNTTという2つの組織の共同研究という枠を越え、 けいはんな地区を起点とした他の研究機関の研究者にも参加いただくオープンな共同研究ユニットとして 活動して参りました。 沿革 主な研究テーマ グローバルコミュニケーションを支える言語処理技術の研究として、主に、深い意味解析を指向する言語資源の開発を行って参りました。 MeCab 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的設計の形態素解析器。パラメータ
VimのPython向け設定 - climpyの日記
インデント方法には空白派かタブ派かがあるようだが私は空白派である。 更にいえば Vi派か Emacs派かと聞かれれば Emacs派であるが、諸事情でEmacsが動かない環境で簡単なプログラムを書く必要に迫られることもあって Vi(Vim)も良く使う。 そんな理由からVimでPythonを便利に使えるように設定してみる。 ↓ここに書いてあった。 http://wiki.python.org/moin/ViImproved%20%28Vim%29 ~/.vimrc に autocmd BufRead,BufNewFile *.py syntax on autocmd BufRead,BufNewFile *.py set ai autocmd BufRead *.py set smartindent cinwords=if,elif,else,for,while,with,try,except
【読者参加型企画】2,000行のJavaソースコードを読むのに何分かかりますか？
ソースコード読解力は個人差が大きい コードレビューなどで、他の人のソースコードを読んだり理解したりする速度が気になることはありませんか？ また、読む速度や理解する速度がとても速い人がいると感じたり、自分が周りの人よりも速いと思ったりすることがあるのではないでしょうか。私たちの研究グループで実施した観察でもソースコードを読む速度は個人差が大きいことを確認しており、同じソースコードを理解するための時間に6倍の差がある事例を確認しています。 では、自分自身のソースコードを読む速度や理解する速度が、平均と比べて速いのか遅いのかを知るためにはどうしたらよいでしょうか？ 最も簡単な方法は、社内などの身の周りの人とコードレビュー時間を比べてみることでしょう。他にも、参加者全員でソースコードを読むような社外勉強会に参加する方法もありそうです。 文献からは大まかな速度を知ることができる 書籍、標準、論文の情
やる気がでないときは状況自体を変更する - 発声練習
デマルコの名著ピープル・ウェアかデッドラインのどちらかで、「教会の地下の納骨堂が博士論文を書くのに最高の場所だった。静かで誰にも邪魔されず作業に没頭できた」というエピソードがあった（教会の地下に納骨堂は無いけど何となくそういうところをイメージしてください）。このエピソードから学べることは、「ある作業を進める際には必ず自分のデスクでその作業を行なわなければならない」ということは無いということ（持ち出し不可の資料やデータ、情報がある場合は別）。ある作業をやらなければならないのにやる気がでないときは、状況や場所自体を変えてしまおう。 たとえば、私はやる気がでない作業中はついついネットサーフィンをしてしまうので、学生の論文指導や文献調査の際には研究室内のパソコンがおかれていない机や、外のベンチ、近所のレストラン・カフェに行って、論文を読まざる得ない状況に変えてしまう。あるいは、自宅ではどうしても海
dlib C++ Library - Machine Learning
The Library Algorithms API Wrappers Bayesian Nets Compression Containers Imaging Machine Learning Metaprogramming Miscellaneous Network Parsing Help/Info Examples Home How to compile How to contribute Index Introduction License Current Release Change Log Release Notes Version: 17.21 Sourceforge Download Files Forums Known Users Summary This page documents all the machine learning algorithms presen
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Meta is proud to be an Equal Employment Opportunity and Affirmative Action employer. We do not discriminate based upon race, religion, color, national origin, sex (including pregnancy, childbirth, reproductive health decisions, or related medical conditions), sexual orientation, gender identity, gender expression, age, status as a protected veteran, status as an individual with a disability, genet
PFIインターンに行ってきました。 - Blog by Sadayuki Furuhashi
8月1日から8月31日までの１ヶ月間、PFI夏期インターンに行ってきました。 はてなインターンの 講義・課題・チーム 形式とは趣を異にして、個々人が何か１つのプロジェクトに取り組む方針で進みました。取り組むテーマは 新たに取り組みたい/今取り組んでいる 内容を前提に、既存の問題の中から近いテーマを見つけます（あるいはこじつける^^;）。 インターンの期間中の１ヶ月か２ヶ月の間に成果を出すのが目標！ 取り組むテーマはスムーズに決まりました。何か自社で製品を作っていれば普通かと思いますが、探せば問題はいくらでもあるモノです^^ ちなみにPFIの製品は、全文検索エンジンやレコメンドエンジンなどです。 私は以下の４つのプログラムを実装しました： 既存の実装に代わるRPCフレームワーク MessagePack-RPC for PFI クラスタ管理ツール clx プロセス管理ユーティリティ daemo
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