NTT研究所の日本語解析技術API公開、「語句類似度算出」「ひらがな化」など4種 
Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited
This document summarizes Xavier Amatriain's presentation on recommender systems. It discusses traditional recommendation methods like collaborative filtering, content-based recommendations, and hybrid approaches. It also covers newer methods that go beyond traditional techniques, such as learning to rank, deep learning, social recommendations, and context-aware recommendations. Throughout the pres
ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments
いつの間にかシリーズ化して、今回はロジスティック回帰をやる。自分は行列計算ができないクラスタ所属なので、入力が3次元以上 / 出力が多クラスになるとちょっときつい。教科書を読んでいるときはなんかわかった感じになるんだが、式とか字面を追ってるだけだからな、、、やっぱり自分で手を動かさないとダメだ。 また、ちょっとした事情により今回は Python でやりたい。Python のわかりやすい実装ないんかな？と探していたら 以下の ipyton notebook を見つけた。 http://nbviewer.ipython.org/gist/mitmul/9283713 こちらのリンク先に2クラス/多クラスのロジスティック回帰 (確率的勾配降下法) のサンプルがある。ありがたいことです。理論的な説明も書いてあるので ロジスティック回帰って何？という方は上を読んでください (放り投げ)。 この記事で
GSK公開言語資源 | GSK
GSK公開言語資源配布可能言語資源 入手方法については、言語資源を入手したい方へ をご覧下さい。 また、会員種別や言語資源の利用の範囲等については、会員種別と利用種別の個人・団体についてをご覧ください。 データ GSK2024-A
vimでペーストする際に、自動でpaste modeにする方法のメモ
if &term =~ "xterm" let &t_ti .= "\e[?2004h" let &t_te .= "\e[?2004l" let &pastetoggle = "\e[201~" function XTermPasteBegin(ret) set paste return a:ret endfunction noremap <special> <expr> <Esc>[200~ XTermPasteBegin("0i") inoremap <special> <expr> <Esc>[200~ XTermPasteBegin("") cnoremap <special> <Esc>[200~ <nop> cnoremap <special> <Esc>[201~ <nop> endif
Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
Automatically describing the content of an image is a fundamental problem in artificial intelligence that connects computer vision and natural language processing. In this paper, we present a generative model based on a deep recurrent architecture that combines recent advances in computer vision and machine translation and that can be used to generate natural sentences describing an image. The mod
RNN-RBMによる旋律の予測と生成と音楽情報処理に関する紹介 - xiangze's sparse blog
かなり以前(2012年)のものになりますが、deeplearning.netでRecurrent Neural Network(の一種)のTheanoによる実装とMIDIデータからの旋律予測に関する論文の実装が公開されていたの紹介します。またその他機械学習による音楽情報の解析に関して少し紹介します。 Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM (deeplearning.net) Modeling Temporal Dependencies in High-Dimensional Sequences: Application to Polyphonic Music Generation and Transcription 論文pdf 著者ページ 論文概要 Recurrent Neural Ne
Data Recovery London -Recovery services for private and business customers
Data Recovery London @ Euro House, Computer Forensics Lab, 133 Ballards Lane, London N3 1LJ. Open Mon-Fri 9:30am-6:00pm
プログラマーがイラレで絵を描けるようになると、こうなる - ppworks.jp
プログラマー、絵が描けないじゃないですか（偏見） こんなじゃないですか。 なので描けるようになりたいなとずっと思っていて、ベジェ曲線って滑らかでナンカヨサソウ、とチャレンジしました。 「ベジェ曲線」習熟ドリル 7,8年前に買ったのがこれ。そう、チャレンジは2回目なのです。前回は3ページぐらいで挫折してました。んで、最近急に暇になったのをキッカケに「よしやろう」という気になり始めたのです。 改訂二版〈Illustratorで学ぶ〉「ベジェ曲線」習熟ドリル 作者: 中村高之出版社/メーカー: ラピュータ発売日: 2005/04メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 8回この商品を含むブログ (4件) を見る (2014.1.10追記) なんと、長らく手に入りにくかったこちらの書籍が新装改訂版で再登場とのこと。 表紙が若干、損していた分、今回はスタイリッシュで内容と合っていてヨサソウです。
意外と知られていない『情報を捨てるセンス 選ぶ技術』のテクニック10選 : マインドマップ的読書感想文
情報を捨てるセンス 選ぶ技術 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、私たちが意思決定する際に起こりうるさまざまな問題について掘り下げた1冊。 さすが翻訳本だけあって、実験や研究結果でしっかり裏付けされた内容でした。 アマゾンの内容紹介から一部引用。2008年に私たちが消費した情報量は1960年代の3倍。それが、2020年には現在の44倍になる見通し。 あふれる情報の海の中で、いかに正しい決断を下すべきか? 英国の、気鋭の経済学者が、エビデンスをもとに書き下ろした話題作! 思わず付箋も貼りまくり!? なお、記事タイトルは久しぶりに「ホッテントリメーカー」のお世話になっておりますので、テクニックは10個も（ｒｙ。 【ポイント】■1.職場の「雑音」が生産性を低くする マイクロソフトリサーチが従業員のパソコンを使った活動状況を2000時間以上追跡調査した結果、一度メールの受信音で作業を中断されると、や
2013年はインターフェースのアイデア当たり年。収穫11選（動画あり） | ギズモード・ジャパン
2013年はインターフェースのアイデア当たり年。収穫11選（動画あり）2013.12.31 21:00 福田ミホ 10年後、人と機械の接点はとんでもないことに…って予感。 過去10年を振り返ると、いろんなことが変わりました。2003年には米大統領はジョージ・W・ブッシュだったし、日本じゃその後自民党政権が終わってまた復活するなんてみんな思ってなかったし、携帯電話で動画を撮ったりなんてごく限られた端末でしかできませんでした。それを考えると、これから10年後に電話を操作するときは声とかジェスチャー、脳波で動かせるなんて当たり前かもしれません。2013年は特に、そうした人と機械のインターフェースに関わる新しいことがたくさんありました。 それから、2013年はスマートフォン端末自体への関心は（過去数年に比べれば）落ち着いてきて、必ずしもスクリーンを搭載してない、多様なデバイスが浮上してきました。今
オレ的SF映画ベストテン！ - メモリの藻屑、記憶領域のゴミ
というわけで前回の勿体ぶった前置きに続き、やっとワッシュさん提供：「SF映画ベストテン！」に行ってみたいと思います。 1位：地球に落ちてきた男 『地球に落ちてきた男』は、滅亡に瀕した故郷の惑星を救うために、たった一人で地球に訪れた異星人の孤独と漂泊の物語だ。この映画は、「自分の居場所はここではなく、どこか他の場所にあるのかもしれない」ということ、そして「でもだからといって、そこにはもう帰れないのかもしれない、自分は、場違いな場所で生き続けるしかないのかもしれない」というテーマを描いていた。「愛してくれている人は本当は君の事なんて何も理解してなくて、そして、本当に愛していた人達は、もうとっくに死んでしまっているのかもしれない。」、そして、「つまり、君は一人ぼっちで、孤独で、理解不能な有象無象の中で、一人で生きなくちゃならない」という《孤独》についての物語であり、「音楽を作ってみた。死んでしま
一度は読んでおきたいおすすめ小説１００選 - 自由日記
2013-12-07 一度は読んでおきたいおすすめ小説１００選 読書 日本文学 永遠の0 (講談社文庫)作者: 百田尚樹出版社/メーカー: 講談社発売日: 2009/07/15メディア: 文庫購入: 39人 クリック: 275回この商品を含むブログ (289件) を見る「娘に会うまでは死ねない、妻との約束を守るために」。そう言い続けた男は、なぜ自ら零戦に乗り命を落としたのか。終戦から６０年目の夏、健 太郎は死んだ祖父の生涯を調べていた。天才だが臆病者。想像と違う人物像に戸惑いつつも、一つの謎が浮かんでくる。記憶の断片が揃う時、明らかになる真実とは。涙を流さずにはいられない、男の絆、家族の絆。 イン・ザ・プール: 1 (ドクター伊良部)作者: 奥田英朗出版社/メーカー: 文藝春秋発売日: 2012/09/20メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る「いらっしゃーい」
【文芸】このミステリーがすごい！2013年傑作ベスト20発表！ : ライフハックちゃんねる弐式
2013年12月10日 【文芸】このミステリーがすごい！2013年傑作ベスト20発表！ Tweet 28コメント ｜2013年12月10日 11:30｜書籍・読書｜趣味・興味｜Editタグ ：ミステリー小説この本がすごい 発表！「このミステリーがすごい！2014年版」 【国内編】 第1位 『ノックス・マシン』 法月綸太郎 角川書店 第2位 『教場』 長岡弘樹 小学館 第3位 『ブラックライダー』 東山彰良 新潮社 第4位 『アリス殺し』 小林泰三 東京創元社 第5位 『死神の浮力』 伊坂幸太郎 文藝春秋 第6位 『リバーサイド・チルドレン』 梓崎優 東京創元社 第7位 『リカーシブル』 米澤穂信 新潮社 第8位 『検察側の罪人』 雫井脩介 文藝春秋 第9位 『星籠の海』 島田荘司 講談社 第10位 『ロスト・ケア』 葉真中顕 光文
面 白 す ぎ て 一 日 で 読 み 終 わ っ た 小 説
【リンクあり】面 白 す ぎ て 一 日 で 読 み 終 わ っ た 小 説 Tweet 1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/12/04(水) 23:35:59.25 ID:/m171roA0 そして誰もいなくなった 星を継ぐもの 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/12/04(水) 23:36:17.59 ID:pdTij1x90 アクロイド 72：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/12/04(水) 23:48:10.22 ID:czhRCKiJ0 そして誰もいなくなったとかアクロイド殺しとか途中で時間を置くと登場人物の名前が全然分からなくなる 12：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/12/04(水) 23:39:02.22 ID:F3EjhLe/0 星をつぐもの3部作は良いよな 俺的にオ
お前ら推理小説読んでるかｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ : BIPブログ
1 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2011/12/05(月) 21:06:50.91 ID:fjWSckK+0
A Brief Survey on Sequence Classification(系列データの分類)の要約 - xiangze's sparse blog
最近時系列データの解析を専門とする人たちのお話をきいたり、ブログを読んだりする機会が多くなっています。工学の枠を超えてビジネスでの応用が盛んになっているようなのですが、今まで制御理論などで得られた理論、知見とは大きな隔たりがあります。 そこで系列データの分類(sequence classiffcation)に関して簡潔にまとめられたドキュメントであるA Brief Survey on Sequence Classification (pdf) を読みました。表題の通り実質６ページで構成された短いドキュメントですが、自分の理解の為にその内容を簡単ではありますが以下にまとめます。 1. INTRODUCTION まず系列データ(sequence data)を以下のように分類しています。 simple symbolic sequence アルファベットなどの記号を単純に並べたもの。DNA seq
機械学習を様々なアプリケーションに適用するためのアドバイス - kisa12012の日記
Andrew Ngの講義で面白いスライドがあったので紹介．研究ではなく様々なアプリケーションへ機械学習を適用するときに実践すべきTipsが３つのトピックに関して語られています．以下は，スライド内で自分が覚えておくべきと思った部分を抽出し，メモ書きしたもの．実サービスやKDD Cup等のコンテストで機械学習を用いる度に，見返してみるのも良いかもしれません． スライド http://see.stanford.edu/materials/aimlcs229/ML-advice.pdf トピック１．Debugging Learning Algorithms 適当な分類器を学習させ，スパムフィルタリングでエラー率20%を達成したら次に何をすべきか？ 訓練データを増やしたり，より良い分類器を適用したり，色々な改善策が考えられる… 診断法1 : バイアス-バリアンス分析 現在の分類器のボトルネックはバイ
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
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
julia/wordcount.jl at master · JuliaLang/julia · GitHub
マジこれは夢中で読んだって小説おしえろ : キニ速