t-SNEによるイケてる次元圧縮&可視化 - Qiita
こんにちは，クラスタリング&可視化おじさんです． 本記事は「機械学習と数学」Advent Calendar14日目です． (ちなみにAdvent Calendar初投稿です．よろしくお願いします) はじめに データ分析とか機械学習やられてる方は高次元データの次元削減と可視化よくやりますよね． この分野の代表選手といえばPCA(主成分分析)とかMDS(多次元尺度構成法)ですが， これらの線形変換系手法には以下の問題があります． 高次元空間上で非線形構造を持っているデータに対しては適切な低次元表現が得られない 「類似するものを近くに配置する」ことよりも「類似しないものを遠くに配置する」ことを優先するようアルゴリズムが働く 1.に関して，よく例に出されるのがSwiss roll dataset(下図)のようなヤツですね． PCAはデータが多次元正規分布に従うことを仮定しているので， その仮定から
JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで作った話 #fpgax - スティルハウスの書庫の書庫
金融系でFPGAというとHFTへの応用が知られてるけど、この事例はリアルタイムトレードの話ではない。金融業務で必要とされるバッチ処理やHPC（High Performance Computing）でもFPGAが本格的に使われ始めてるという話だ。 元ネタは、2011年にJP Morgan Chaseの人がスタンフォード大学で講演した内容。このビデオを見ていたらとっっっても面白かったので、 #fpgax 第3回で使う資料として要点を訳し、俺のコメントや補足を追加してみた。 http://www.youtube.com/watch?v=9NqX1ETADn0 （スライドはこちら） なお、FPGAも金融も素人なので、勘違いや誤訳があるかもしれない。FPGAとは何かよく知らない人はこちらをどうぞ。 リーマン・ショック対策のスパコン開発 JP Morgan Chaseは、社債やモーゲージ（不動産を担保
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
処理を実行中です
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
