神戸新聞ニュース:総合/2002.07.04/時速100キロの新快速から飛び降り、平然と去る ＪＲ住吉駅
神戸市東灘区のＪＲ住吉駅で、時速百キロもの猛スピードで通過する新快速電車から男がホームに飛び降り、立ち去っていたことが三日、兵庫県警の調べで分かった。男は居合わせた客の視線を気にせず、何事もなかったように歩いて姿を消したという。 県警は、鉄道営業法違反の疑いで行方を探しているが、警官らも「こんな『途中下車』は聞いたことがない」と首をかしげるばかりだ。 二日午前十時四十五分ごろ、同駅ホームで、近江今津発姫路行き新快速電車から、赤い服を着た若い男が飛び降りるのを複数の人が目撃。男は勢いで鉄製フェンスに激しくぶつかったが、そのまま改札口の方に歩いていったという。 一方、電車内では、連結部付近で人の手や足が見えているのに気付いた乗客がいたが、「ドン」という音とともに姿が消えたという。 ＪＲから通報を受けた東灘署や県警鉄道警察隊などが周辺を捜索。病院や医療機関にもあたったが、該当する人物はいなかった
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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