最近ダラけたというか、やる気が下がっていたところ、stochastic proximity embeddingとつぶやかれていたので、おー面白そうと調べたらpdfがあったので読んでみた。 多次元尺度法同様に、距離情報から座標を構成する手法らしい。ペーパーだと次元縮約の方法として紹介されているけど、一回距離情報を求めてそれを任意の次元に置き直すのでまぁ似たようなものかなと。 ただ、SPEのほうはデータセットが大きくなっても計算量が爆発しないので大きいデータに使えるそうだ。 マップする次元を決めたら初期値としてランダムに座標を与える ランダムに二点を選ぶ(xi, xj) 距離が一致するように遠ければお互いを近づけ、短ければお互いを離す 何回か二点を選んで更新処理を行ったらラムダの値を小さくして、上を又繰り返す ほーこれで上手くいくんかいなと思ったのだが、プラクティカルにはよさそうかも。でも、ベ

“動物図鑑”で知るCouchDBの特徴：ゆったリラックス！ CouchDBがあるところ（1）（1/3 ページ） ドキュメントを手軽にWebで公開したいとき、リレーショナルデータベースで実装することに違和感を覚えることはありませんか？ CouchDBはそのようなニーズに合った、新しいデータベース管理システムです。CouchDBを知り、リラックスしながら実装をしていきましょう（編集部） CouchDBとは？ CouchDB（カウチDB）はドキュメントをデータとして管理し、Webで公開することに最適化されたデータベース管理システムです。CouchDBの“ドキュメント”は報告書、仕様書、議事録といった文書や、名刺、プロフィールといったデータの集合のことを指しています。また、JavaScriptのソースコードをドキュメントの一部として配置することも可能です。 OSSとして一般へのリリースが始まったの