Former Autonomy chief executive Mike Lynch issued a statement Thursday following his acquittal of criminal charges, ending a 13-year legal battle with Hewlett-Packard that became one of Silicon Valley’s biggest…
![TechCrunch | Startup and Technology News](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/92584d6251feb0822f349cf0211361b2833c9939/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechcrunch.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F04%2Ftc-logo-2018-square-reverse2x.png)
背景 機械学習の手法のひとつであるクラスタリングは、データの特徴により分類を行います。クラスタリングには様々な手法がありますが、その多くは距離関数を利用して有限個の点を分類します。 昨今、IT業界で機械学習がブームになっていますが、クラスタリング手法の能力について、理論的な視点からあまり言及されていないのではないかと思います(あくまでも、IT業界内の話)。利用している手法で「できること」だけでなく、「できないこと」をハッキリさせるのも重要なことだと思います。実際、Kleinbergさんの論文1などで、クラスタリングの能力・定式化について研究されています。 Kleinbergさんの論文1では、クラスタリングの特徴の中からスケール不変性、豊富性、一貫性を取り上げ、3種すべてを満たすクラスタリングは存在しない、という定理が示されています。これをクラスタリングの不可能性定理(Impossibili
(時間がない人のための要約) 対話的開発環境であるJupyter Notebookの上に 作りっぱなしだったいろんな調査ツールをまとめたもの 読書猿のワークベンチなのでMonkeyBenchと名前をつけた。 探しものの際に、自分がやってる手作業のうち、ネットやコンピュータでできそうなことをPythonにやってもらえるように短いプログラムをいろいろ使い捨てして来たが、これらをまとめてJupyter Notebookのマジックコマンドにしたものである。 コードの中身と簡単な使用例をこちらに乗っけた。 http://nbviewer.jupyter.org/gist/kurubushi--rm/231f5dff7e5c6f9a50bb709e0d234dd8 https://gist.github.com/kurubushi--rm/231f5dff7e5c6f9a50bb709e0d234dd
Description DeepMatching is a matching algorithm developped by Jerome Revaud in 2013. Its purpose is to compute dense correspondences between two images. DeepMatching relies on a deep, multi-layer, convolutional architecture designed for matching images. It can handle non-rigid deformations and repetitive textures, and can therefore efficiently determine dense correspondences in the presence of si
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