[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)
SVMソフトウェアの比較 - tsubosakaの日記
オープンソースのSVMソフトウェアの基本デフォルトの設定で比較などをしてみた。 利用データはLIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-labelのa9aとnews20.binaryを利用した。 データセットの詳細は以下のようになっている データセット名 訓練データ数 テストデータ数 データの次元 a9a 32561 16281 123 news20.binary 15000 4996 1355199 なお、news20.binaryでの訓練データとテストデータの作成については id:n_shuyoさんの記事を参考にした。 比較に用いたソフトウェアは以下の5つ LIBSVM リンク SVM-Light リンク TinySVM リンク SVM-perf リンク LIBLINEAR リンク 測定結果は以下のようになった。パラメータの設定
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
