きまぐれ日記: 情報抽出アルゴリズム Espresso 最終章
Espresso を飲みながらさらに Espresso を考えていました。 r_instance = A^n * r_instance_0 となるのは間違いないと思います。A は P * P^{T}、さらに P = 1/|I||P| * pmi(i, p)/ maxpmi です。 A は、インスタンスどうしの類似度を表現した正方対称行列です。A_{i,j} はインスタンス i, j の類似度です。 類似度は、パターン個数次元からなるベクトルの内積で、各次元は pmi となります。 この形だと、r_instanc は r_instance_0 できまるので、初期値に依存してるように思えますが、A^n がいったい どういう意味を持つのかずっと考えていました。 A_{i,j} が 0, 1 の場合、A は無向グラフの接続行列となります。i,j がつながっている場合は A_{i,j} = 1となり
天気予報から機械学習、金融工学まで - DO++
もう随分経ちますが，先日CompView秋の学校というのに行き，2泊3日みっちり機会学習を勉強してきました．講師陣は豪華でどの話も面白かったのですが特にElad Hazanによる"Prediction in the dark: the multi-armed bandit problem"が非常に面白かったです． その話を説明するために，まず簡単ながら驚くべき性能を達成するアルゴリズムを紹介しましょう． 解きたい問題は，毎日，次の日の天気が晴れか雨かを予想する問題です．t日目が晴れの場合 y(t)=1, 雨の場合 y(t)=0と表すことにしましょう．t日目にy(t+1)を予想するわけです． さて、自分は天気の専門家ではないので，自分で予報せずに，専門家に頼ることにしてみます．M人の天気予報士がいて，それぞれが独自に次の日の天気を予想しています．i人目の天気予報士のt日目の予報をp(i,t)
Classifiers (an excerpt from http://noplans.org/~1gac/)
[ 戻る | doc1 | doc2 ] いくつかの分かり易い人工データ(moon,cross,sphere2d)の2クラス識別を以下のPopularな12のパターン識別器 適応バンド幅推定つきのKernel密度推定で密度を推定したplugin Bayes識別器 1-Nearest Neighboor Method 5-Nearest Neighboor Method 3-Layer Perceptron Support Vector Machine Relevance Vector Machine Bayes Point Machine Gaussian Process Classifier Kernel Fisher Discreminant Analysis (Kernel化したBayes線形識別器/Fisher線形判別分析) Regression Tree (CART) Breim
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