大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
私のブックマーク: 強化学習
東京大学 総括プロジェクト機構 牧野 貴樹 はじめに 試行錯誤を通じて環境に適応する学習・制御の枠組みである強化学習について、内容は知らなくとも、耳にしたことのある方は多いと思います。ロボットの制御における行動選択の要として、また、神経科学における報酬・学習のシステムを理解するための鍵として、多くの研究がすすめられている分野です。 ここでは、強化学習の研究に関するページやリソースを紹介します。 強化学習入門 強化学習とは? http://sysplan.nams.kyushu-u.ac.jp/gen/edu/RL_intro.html 九州大学の木村 元先生のページです。web 上で強化学習を日本語で勉強したいなら、ここからはじめるといいでしょう。1999年の記事なので、多少古いですが、考え方を理解する入口としては十分な内容です。 Reinforcement Learning: An In
Hierarchical Dirichlet Processに関するメモ - yasuhisa's blog
自分用メモ。例によってすげー基本っぽいことを書いていく。HDPの前のDP関係は昔ちょっとメモ書きを書いている。 www.yasuhisay.info 全体的なこと 客はdocument levelでCRPしていく 料理はcorpus levelでCRPしていく(!) HDPはこの2段階(というか2つ)のCRPで構成される document levelだけではコーパス間の情報を共有できないが、料理はcorpus levelなのでこれを使って共有できる もちろんdocument levelのものもあるので「このdocumentではこういう単語が出やすい」という風なLDA風のこともやっている document内のクラスタリングとdocument横断でのクラスタリングを同時に走らせているようなイメージ(あまり自信はない) 生成過程こんなイメージ。HDPの元論文にある通り(P13の3つ目のやり方)、
SVMツールと関連する論文まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近SVM(Support Vector Machine)周りの復習をしているので有名どころのツールと、それに関連する論文をまとめた。完全に個人用メモなので抜けがあるかも。あくまで参考程度に。 ツールは色々あるけれど使うのが目的なら定番のsvmlightやlibsvmがいい気がする。最近だとliblinearが流行っている。SVMといえばカーネル関数とマージン最大化だけれど、最近ではカーネルは線形でいいやという流れになってきている？個人的にはpegasosがわかり易い線形カーネル＋オンライン学習になっていて自分で作って遊ぶには良いと思っている。またsvmsgdは"straightforward stochastic gradient descent"と言っているものの非常に高性能で、それを実現するための様々な工夫が施されていて実装を学ぶ上で大変参考になる。ここには挙げていないけれど、線形カ
Practical Machine Learning Lecture: Nonparametric Bayesian methods (Dirichlet processes)
Nonparametric Bayesian methods (Dirichlet processes) Lecturer: Kurt Miller Date: Nov 19 [Lecture slides] References There are numerous references on Bayesian methods and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques. Three useful textbooks are: Bayesian Data Analaysis. Gelman, Carlin, Stern, Rubin. The Bayesian Choice. Robert. Monte Carlo Statistical Methods. Robert, Casella. Unfortunately, there cur
ディリクレ過程とディリクレ過程混合モデル - yasuhisa's blog
多項分布とディリクレ分布NLP関係、特に言語モデルなどでは多項分布がよく使われる(N個のデータがあったときに、Aに1つ、Bに3つ…というような感じ)。言語モデルを作るときにはゼロ頻度問題が常に問題となるので、多項分布のパラメータを最尤推定で求めたものを使っては危険。なので、バックオフをするなど、discountingをするのが普通である。この問題をベイズ流に解決しようとすると、事前分布を置くということになる。多項分布の共役事前分布はディリクレ分布となっていて、ここに二つの分布の関係性が出てくる(see also PRML2章)。 通常のパラメトリックベイズモデルにおける混合モデルベイズ推定では、なんでも確率変数と考えて事前分布をおいたりできることから、パラメータの分布、その事前分布というのを考えることができた。ここで、一歩高い視点から見てみることにしよう。どういうことをやるかというと、「確
Best Paper Awards in Computer Science
Collection of best paper awards for 32 computer science conferences since 1996 This is a collection of best paper awards from conferences in each computer science subfield, starting from 1996. Originally, the broadest representative conference for each subfield were selected to be included. This data was entered by hand from sources found online (many of them no longer available), so please email
CV Datasets on the web
If you have additions or changes, send an e-mail (remove the "nospam"). This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each authors copyright. Participate in Reproducib
Computer Vision Source Code
Computer Vision Source Code before a link means the link points to a binary file, not a readable page) Research Code A rational methodology for lossy compression - REWIC is a software-based implementation of a a rational system for progressive transmission which, in absence of a priori knowledge about regions of interest, choose at any truncation time among alternative trees for further transmissi
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