An Empirical Evaluation of Supervised Learning in High Dimensions - がくしゅう日記
文献Rich Caruana, Nikos Karampatziakis, Ainur YessenalinaICML2008,2013/05/23 読了STATLOGプロジェクトで色々なデータに対する色々な判別・回帰手法の性能が評価された．その後もSTATLOGプロジェクト以降に流行った手法を用いた評価は続けられたが，いずれにせよ最近は高次元データを扱う必要が増えてきて，色々な手法の精度がデータ次元の増大とともにどのように振る舞うかを系統的に評価することが重要である．ということで，10個の判別手法を10くらいのデータに適用．次元は大体750次元から680000次元まで．Boosted decision treeが４０００次元くらいまでは割りとよい．高次元はやっぱりRF. 正直苦手なタイプの研究だけど大事といえば大事．特に評価方法は勉強になる．真似しろといわれるときついけど．
サーベイに関するQ&A
すみい (sumii AT yl.is.s.u-tokyo.ac.jp) [Q] この文書はなんでQ&A形式なんですか？ 文体が不自然じゃありませんか？ [A] すみません、長い文章を書くのが苦手なんです。口調が変なのは許してください。 [Q] なんでこんな文書を書いたんですか？ [A] 最近の米澤・小林研に、普段からサーベイをする習慣が身についていない（当てられたときしかやらない）人が増えているような気がして、ものすごく気になったためです。 [Q] 単なるM2の学生のくせに、生意気＆余計なお世話じゃありませんか？ [A] はい、そうです。ごめんなさい。(_ _) でも、嘘はいっていないつもりです。 [Q] サーベイって何ですか？ [A] この文書でいうサーベイとは、一般に「人の研究について勉強すること」を指します。 [Q] どうしてサーベイが必要なんですか？ 人の研究ばかり勉強していては
JabRefで管理している論文をiPadで読む - くろんの風
iPad, softwareiPadを買った目的の一つに、普段から溜め込んでいる論文をiPadで読みたい、というのがあります。今まで論文管理ソフトとして、JabRef, BibDesk, Evernote, Papersなどを試してみましたが、結局始めに使っていたJabRefに落ち着きました。やっぱりLinuxとMacのどちらでも論文を管理出来るのが良いです。参考記事は例えばこれ。Mac/Windows/Linux併用して研究する人は「JabRef+Dropbox」で論文管理するといい - ミームの死骸を待ちながら僕もDropbox+JabRefで論文管理しています。ubuntuの場合jabrefは、 $ sudo apt-get install jabref でインストール出来ます。Macの場合はちょっとひと手間必要で、JabRef on MacOSX 10.6 (Snow Leopar
はじめてサーベイした - 糞糞糞ネット弁慶
というわけでやってみた．Microsoft Academic Searchは本当に素晴らしい．あとは検索語句がタイトルだけなのかabstなのかも絞り込めると嬉しい．web系のカンファレンス過去5年分遡った． WWW Sreenivas Gollapudi, Consideration set generation in commerce search(WWW 2011) URL => Consideration set generation in commerce search 内容 => コマースサイトの検索結果でクエリに含まれる属性には近く，含まれない属性には多様性重視で出力する． 手法 => クエリを構造化したのち，LP緩和をgreedyにやる．[論文] Consideration set generation in commerce search(WWW 2011) 読んだ - 糞
サーベイの仕方・論文の読み方(how-to-survey.pdf)
2008年6月5日 4403 is written 目次 サーベイの仕方 サーベイとは？ サーベイは何故必要か？ 取っかかりの見つけ方 発表資料からのサーベイ サーベイの流れ サーベイ資料のまとめ方 論文の読み方 全部読む必要はない！ 主な論文の構成 参考文献から文献を引く 英論文の読み方 まとめ 2 4403 is written サーベイとは？ サーベイは何故必要か？ 取っかかりの見つけ方 発表資料からのサーベイ サーベイの流れ サーベイ資料のまとめ方 3 4403 is written サーベイとは？ 既存の資料・研究を調査すること 研究の第一歩であり，常に行うべき基本 サーベイができなければ，研究はできない 4 4403 is written サーベイは何故必要か？ 分野の現状・動向を知る 今まで，どういう研究
Lectures: Web Engineering
講義情報/ウェブ工学 ウェブ工学 豊田正史(生産研) 電子情報学専攻, 2009 冬, 月 14:45-16:15 講義内容 輪講形式で行う。発表は20分＋質疑応答5分。発表論文を変更したいときはすぐに申し出ること。資料の印刷は必要ない。プレゼンテーションファイルを発表後に豊田あてに送付すること。本ページにて公開の予定。 Data Mining: 9 Social Networks: 5 Search: 4 UI and Mobile Web: 5 Rich Media: 4 Semantic/Data Web: 1 Security and Privacy: 2 10/05 イントロダクション 資料 10/19 藤原靖宏: [Data Mining] Chuan Xiao , Wei Wang , Xuemin Lin , Jeffrey Xu Yu. Efficient similar
Microsoft Academic
Sign in or Sign up Research more, search less Publications 173,763,013 Coming soon Authors 210,806,214 Learn more Fields of Study 228,528 Learn more Conferences 4,027 Learn more Journals 47,939 Learn more Affiliations 18,719 Learn more Unleash the Power of Semantic Search Microsoft Academic understands the meaning of words, it doesn’t just match keywords to content. For example, when you type “Mic
SPIRE2009 - DO++
フィンランドのサーリセルカという場所で開催されたSPIRE2009で発表してきました。 サーリセルカは北極圏で、百夜ではなかったですが夜暗くなったのは４時間ぐらいでした。天候が悪く残念ながらオーロラはみれませんでした。トナカイを見て、トナカイを食べてきました。 エクスカーションでイナリというところにいき、またワークショップの後に山にハイキングに行きました（ハイキングといっても６時間ぐらい歩く結構本格的なもの）。誰も声を出さないと耳がおかしくなるくらいの無音になるとにかく静かなところでした。冬に行くとクロスカントリーとかが楽しいらしい。 聞いたメモ - "Novel and Generalized Sort-based Transform for Lossless Data Compression", Kazumasa Inagaki, Yoshihiro Tomizawa, and Hid
文献調査がんばってね - 発声練習
S_ex：サーベイに関するQ&A B4の俺に「卒論のテーマを自分で考えろ」という無茶な指令を下されて以来、ここ二週間ほどオープンキャンパスの準備と実験装置の使い方を習いつつ時間の空いた深夜に論文を探したりして残り半年間で何をしたらいいのか、調査と言う闇の中を彷徨っています。 論文の読み方がお役に立てているようでなにより。文献調査がんばってね。よろしければ、こちらもどうぞ。 学生が論文を自腹を切らずに読む方法 原著論文と調査論文と学位論文の違い 研究スタイルについてネットでいろいろ探すよりも本を読もう 大「脳」洋航海記：ビッグ・ボスを見つける方法：結局検索サービスの能力に依存するのか？ 晴耕雨読ときどき昼寝の日々：論文を読む上で重要かつシンプルな９つのルール 4403 is written：サーベイの仕方・論文の読み方 一緒に論文情報も管理してくださいね。 論文のためのソーシャルブックマーク
A Survey on Transfer Learning
List of Conferences and Workshops that Transfer Learning Paper Appear This webpage will be updated regularly.
ソーシャルタギングとフォークソノミーに関する研究文献（英文）のレビュー論文 | カレントアウェアネス・ポータル
ソーシャルタギングとフォークソノミーに関する、2007年末までに刊行された研究文献（英文）180点以上をレビューした論文が、テキサスA&M大学図書館が刊行する査読誌“Journal of Digital Information”10巻1号に掲載されています。また同著者による、ソーシャルタギングおよびフォークソノミーを導入した先駆的な美術館の事例報告記事も、同一号に掲載されています。 J Trant. Studying Social Tagging and Folksonomy: A Review and Framework. Journal of Digital Information, Vol 10, No 1 (2009). http://journals.tdl.org/jodi/article/view/269 J Trant. Tagging, Folksonomy and Ar
ある分野の大物推定法 - 発声練習
「お前、いまさら？ 研究者何年やってんだよ！！！」という冷たい目を一切無視して、先日、ボスに教えてもらったのでメモ。なお、以下の方法は計算機科学界隈のお話です。 GoogleやACM Portalで自分が取り組もうとしている分野のキーワードの単語を取り扱っているACM主催の会議を見つける ACM主催会議の論文集に採録されている論文は計算機科学界隈で世界級の研究者と考えてよい その会議の論文集を数年探し、毎年のように論文を通している研究者を見つける 同じく自分が取り組もうとしている分野のキーワードを扱っているACMの論文誌（ACM transactions）を見つける。 先ほどピックアップした研究者が論文を通しているかどうかを調べる。論文が通っていたら、その人はその分野の大物の可能性が高い Google scholarでその人の論文を検索し、その人が書いた論文の被引用数が4桁に達していたらほ
ICWSM 2009 - International AAAI Conference on Weblogs and Social Media
Sponsored by the Association for the Advancement of Artificial Intelligence. See closing remarks here This interdisciplinary conference brings together researchers and industry leaders interested in creating and analyzing social media. Past conferences have included technical papers from areas such as computer science, linguistics, psychology, statistics, sociology, multimedia and semantic web tec
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
Shuichi ICHIKAWA : 文献検索の手引き［初心者編］Survey
文献検索の手引き［初心者編］ 似たような情報がWWWで公開されていましたら、是非市川まで御一報下さい。 そちらにもリンクを張ってWebらしく有益な情報源にしたいと思います。 最終更新：2007年10月21日 ■ 前書き ゼミで学生に「サーベイしなさい」と言っても全然やろうとしません（愚 痴です）。「何でやらないんだ」と聞くと「やり方がわからない」と言われま す。常識を使えば図書館で調べるに決まっているのですが、誰でも最初は戸惑 うものだし、一度は誰かが教えなければなりません。しかし毎年新入生が来る 度に同じことを説明するのも面倒なので、この機会に初心者向け文献検索ガイ ドを書いてみました。対象は計算機科学／計算機工学ですが、他の分野にも応 用は効くと思います。 最近ではonlineで自室から文献検索ができるようになり、大変に便利です。こ れに関しても簡単に紹介します。Internetを経由
WWW2007/Tuesday - kwakita’s diary
WWW2007に来ています。本セッションが始まる前日は併設のワークショップとチュートリアルに割り当てられました。 I3: Identity, Identifiers, Identifications -- Entity-Centric Approaches to Information and Knowledge Management on the Web 午前中は I3 というワークショップに行ってきました。Semantic Web における名前づけについての哲学的な話題から Semantic Web の枠組みを緩めて如何に Semantic Web を普及させるかといった問題意識を持っているようです。そもそも Semantic Web をよく知らないので、よく分らないのですが、それなりに楽しみました。 Aidan Hogan, Andreas Harth, and Stefan Dec
Google の秘密 - PageRank 徹底解説
INDEX はじめに PageRank の基本概念 どうやって PageRank を求めるか 現実に適用する際の問題 Namazu での実装実験 PageRank に対する個人的見解 参考文献 おまけ：「グーグル？／ゴーグル？」 Since: Thu Feb 1 18:22:44 JST 2001 Last Refreshed: Sat Jan 24 18:30:35 JST 2004 ★(2004/1/24) Yuan Huanglin氏によって 本ページの中国語訳 が作成されました。 ★(2003/7/1) 拙著『Namazuシステムの構築と活用』を改訂しました。 詳しくは サポートページをご覧ください。 ★(2003/5/20) Google に関するオンラインニュース記事一覧(日本語記事のみ)を 別ページ(googlenews.html) として分離しました。 ★(2001/2/
Folksonomies: Tidying up Tags?
D-Lib Magazine January 2006 Volume 12 Number 1 ISSN 1082-9873 Folksonomies Tidying up Tags? 1. Introduction A folksonomy is a type of distributed classification system. It is usually created by a group of individuals, typically the resource users. Users add tags to online items, such as images, videos, bookmarks and text. These tags are then shared and sometimes refined. A general review of social
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しゃべれる理系: The Three-pass Approach to Read a Paper
https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/1507509