AROW++ -- Yet Another AROW tool
AROW++ — Yet Another AROW tool Last update: Sun Jun 06 16:14:41 +0900 2010 Introduction AROW++ is an simple implementation of Adaptive Regularization of Weights [Crammer+ 2009], online learning algorithm for binary classification. AROW is efficient for learning tasks such as Natural Language Processing tasks that the data is high-dimensional, extremely sparse. AROW is an extension of confidence we
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
consensus
Overview consensus is a collaborative filtering module written in Python. Make suggestions for a user based on the rating histories for that user and others. Find users with similar preferences. Models for vector distance, simple similarity, and constrained Pearson correlation. Status consensus is currently under development. Feedback and contributions are welcome. E-mail us with comments. For Sub
sam roweis : data
Data for MATLAB hackers Here are some datasets in MATLAB format. I'm working on better documentation, but if you decide to use one of these and don't have enough info, send me a note and I'll try to help. Also, if you discover something, let me know and I'll try to include it for others. There is a Matlab Tutorial here. Handwritten Digits MNIST Handwritten Digits [data/mnist_all.mat] [training pic
GroupLens
Social Computing Research at the University of Minnesota GroupLens advances the theory and practice of social computing by building and understanding systems used by real people Featured Research We publish research articles in conferences and journals primarily in the field of computer science, but also in other fields including psychology, sociology, and medicine. See our blog for research highl
arbylon projects: knowceans
k n n s knowceans.org w t u l w r e o c d r e g k w e a r e knowceans.org hosts resources for "knowledge networks". A knowledge network is defined as a structure consisting of the content and the people within a "virtual" community, along with their different interrelations. The current focus is on probabilistic topic extraction from text to determine relationships am
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パターン認識に関する公開プログラム
宇野毅明と有村博紀による公開プログラム（コード） このページでは、公開しているプログラムのコードがダウンロードできます。主に、列挙アルゴリズムやデータマイニングに関するものです。全て、宇野毅明、あるいは、良く一緒に研究をしてお世話になっている北海道大学の有村博紀先生によって作られたものです。各プログラムに使用言語とコード作成者が書いてありますので、質問、あるいはバグの報告などは、作成者にご連絡ください。宇野毅明は uno@nii.ac.jp、有村博紀先生は arim@ist.hokudai.ac.jp です。 !!! コードの最近のバージョンに、マッキントッシュのフォーマットではエラーが出るというバグがありました。現行バージョンではこのバグは治っています。 LCM (Linear time Closed itemset Miner) ver.2 (C言語、宇野毅明) [文献 1]
GibbsLDA++: A C/C++ Implementation of Latent Dirichlet Allocation (LDA) using Gibbs Sampling for Parameter Estimation and Inference
GibbsLDA++: A C/C++ Implementation of Latent Dirichlet Allocation GibbsLDA++ is a C/C++ implementation of Latent Dirichlet Allocation (LDA) using Gibbs Sampling technique for parameter estimation and inference. It is very fast and is designed to analyze hidden/latent topic structures of large-scale datasets including large collections of text/Web documents. LDA was first introduced by David Blei e
機械学習研究グループ T-PRIMAL (Tokyo PRobabilistic Inference and MAchine Learning)
[ English | Japanese ] 機械学習研究グループ T-PRIMAL (Tokyo PRobabilistic Inference and MAchine Learning) 趣旨 近年，NIPS, ICML, KDD, ICDMなど，いわゆる機械学習に関する 国際会議が大きな盛り上がりを見せています． しかし残念ながら，これらのトップレベルの国際会議における 日本人の発表件数はそれほど多くありません． さらに問題なのは，これらの国際会議に 論文を投稿する日本人そのものの数がそれほど多くないという事です． このような状況を鑑みた発起人一同は， 機械学習分野における日本人の存在感を高める事を目指して， 研究グループT-PRIMALを発足するに至りました． 機械学習の分野では，大学や企業の垣根を越えて 共同研究を行なうのが国際的な潮流です． 一方日本国内では，部署・研究室など
Conference Services
Let Us Help You Plan a Memorable Event We specialize in the details that go into managing a successful event ... See the Forest Through the Trees Being overwhelmed by the detail can obscure the vision and goals for the event. Let us help you! Host Conferences on Our Beautiful Campus We welcome thousands of guests to our campus and community every year. Let us help you… Conference Services advances
2018 Conference
NeurIPS 2024, the Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, will be held at the Vancouver Convention Center Monday Dec 9 through Sunday Dec 15. Monday is an industry expo. Registration Pricing » Registration 2024 Registration Cancellation Policy » Certificate of Attendance Our Hotel Reservation page is currently under construction and will be released shortly. NeurI
IEICE PRMU
電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会（PRMU研究会）は、 画像や音声などを代表とする各種パターンメディアを認識・理解するための基礎理論からその手法、 各種応用技術に関する研究を対象分野とした研究会です。 PRMU研究会では、毎年複数回の研究会を開催しています（詳しくは研究会開催案内一覧）。 また、７月～８月に掛けて画像認識・理解シンポジウム(MIRU)を開催しています。 各月の研究会では一般セッションの他に 「テーマセッション」 を設け、 特定のテーマに対してより深い議論を行なうための場を提供しています。 テーマセッションでは、一般応募発表の他、特別講演やパネル討論なども企画しています。 PRMU研究会では、会員のみなさまのご意見をお待ちしています。 研究会幹事団問い合わせ先 prmu-organizer[at]mail.ieice.org へどうぞお寄せください。 （メー
Mark Steyvers – Research of Mark Steyvers
Department of Cognitive Sciences University of California, Irvine mark.steyvers@uci.edu Research Areas Learning & MemoryHow can we leverage large-scale data to analyze the learning trajectories across individuals and cognitive tasks? How do we develop computational models to explain what is learned when individuals improve a skill?Cognitive Skill Acquisition & TransferHow can we leverage large-sca
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