Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012の日記
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inbox”, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority InboxにはPAが利用されていると話題になっているので，読んでみました． 簡単にまとめ PA + transfer learning + logistic model ランキング学習では，thresholdが非常に重要な働きを持つ Gmail Priority Inboxはあなたのメール処理の時間を6%短縮してくれます 1.The
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
sparsetable - steps to phantasien t(2007-09-07)
Matz日記 で紹介されている google-sparsehash を眺めてみた. ひさびさに Google 気分. :~/src/sparsehash-0.8 omo$ wc `find src/google/ -type f` 253 1348 10336 src/google//dense_hash_map 237 1309 9884 src/google//dense_hash_set 238 1244 9616 src/google//sparse_hash_map 223 1214 9245 src/google//sparse_hash_set 919 4776 37957 src/google//sparsehash/densehashtable.h 42 189 1187 src/google//sparsehash/sparseconfig.h 884 4642 371
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