手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
不倫恋愛・不倫相談のあんゆ｜占い師あんゆの幸せな不倫指南ブログ
あんゆへようこそ。 管理人のMatsuです。 あんゆは不倫を楽しむ女性、男性のための恋愛コラムサイトです。 「不倫を心から楽しみたい」という方や、「不本意ながら不倫をしてしまったが幸せになりたい」という方、「不倫に興味がある」という方まで、是非楽しんでいってくださいね。 不倫も恋愛の一つです。 好きになった相手が既婚者であった。 結婚した後、運命の人に出会えた。 知らずに付き合っていたら相手は既婚者だった。 といったことだけで、周りから避けられ、虐げられ、不幸になって良いものでしょうか。 不倫をしている人、不倫に悩む人に伝えたいことは、「恋愛で幸せになる」ということ。 悲観的にならず、必ず幸せになりましょうね。 不倫には不幸になる不倫、幸せになれる不倫があります。 幸せも貴方次第で掴めるはずですよ。
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
レコメンド, LSH, Spectral Hashing - DO++
WEB+DB press vol.49にレコメンド特集の記事をtkngさんと書きました。 内容は最初は、協調フィルタリングやコンテンツマッチの簡単な話から、特徴量をどのように表すか、大規模データをどのように処理するかにいき、特異値分解などの低ランク行列分解によるレコメンドやRestricted Boltzmann Machineといった最近のnetflix prizeの上位の手法など、かなり突っ込んだ議論もしてます。 個人的には三章でLocality Sensitive Hash(LSH)について扱っているあたりがお勧めです。 レコメンドの内部の問題を極言すると、データというのは疎な高次元の数値ベクトル（数百万次元とか）で表され、クエリでベクトルが与えられた時、これと似たようなベクトルを探してこいという問題になります。”似たような”を数学的にいえば、クエリのベクトルとの内積（各ベクトルは長
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人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence) | 人工知能学会のホームページです。入会手続き、会議やセミナーの開催予定、学会誌情報などを掲載しています。
