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ハートのグラフ - Gemmaの日記
バレンタインのネタで雑誌に載ってました。 by Dwight Boddorf,American Mathematical Monthly Volume 115 Number 2 (February 2008) page 113 AdobeのAfterEffectsで、ブラシの位置をJavascriptでプログラムして、GIFに出力しました。
Gaucheでシェルスクリプト的な何かを書くための、キモいツール書いた - 日記を書く [・w・] はやみずさん
Gaucheってそのままだとシェルスクリプト的なものををちょっと書いたりする用途にはあんまり向いてなくて、普通にシェルスクリプト書いたりruby使ったりしてたんだけど、そろそろgaucheでやりたいじゃん、という気分になってきた。用途からすると、似たようなライブラリを誰か書いていてもいい気がするけれど、調べるのも面倒なので自分で書いてみた。ついでにそのライブラリをデフォルトで利用できる状態にした上に、初期化ファイルを読みこんでgoshを起動するgoshellというコマンドをつくった。 まず、予め使いたいシェルのコマンドを $HOME/.goshellrc に登録する。とりあえず mkdir, ls, wget あたりを登録するときは、こんな感じ。 (define-commands mkdir ls wget) さて、例えば http://foo.com/[000-999].jpg という1
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自然言語処理の学会 - DO++
プログラミング言語の学会に触発された作った。私視点で書いたので、間違ってたりしたら突っ込んでください。 自然言語処理は、情報検索、ウェブ、機械学習とかとの境界領域だったりするのですが、そういうのは除いてます。 大体の学会情報はACL wiki 論文はACL anthology から得られると思います ACL The Association for Computational Linguistics ACL2008 自然言語処理の一番でかい会議。理論からアプリケーションまで何でも集まるが、強いて言えば 機械翻訳、構文解析が多い。いろいろなワークショップ（１０ぐらい）も併設される。 EMNLP Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP2008 言語情報から統計的な情報を取り出して機械学習を使って自然
Taisuke Sato's home page
Taisuke Sato's home page 佐藤 泰介 Sato (Taisuke) Laboratory, 計算工学専攻, 大学院情報理工学研究科, 東京工業大学 . In English プロフィール 研究の興味: 私は人工知能研究の一環として、論理プログラムの様々な側面の研 究を続けて来ましたが、その後演繹的手法から帰納的手法一般に興 味が移り、遺伝的プログラミングや帰納的論理プログラミングを手 掛けるようになりました。最近では不確定性情報の取扱の重要性に 気が付き、統計と記号処理を統合する方式の研究を進めています。 研究課題: 統計的アブダクション（statistical abduction）: 仮説推論 （アブダクション） の枠組と統計推論の枠組を融合した 「統計的アブダクション」とその意味論 分布意味 論（distribution semantics） を提案し
株式会社NTTデータ数理システム
現象のつながりを直感的に表現するベイジアンネットワーク BayoLinkSで構築可能なベイジアンネットワークは、変数間の因果関係をグラフ構造で可視化します。変数間の依存関係を矢印の向きで表現。確率推論によって、原因から結果だけでなく、結果から原因を予測することもできる非常に柔軟なモデルです。 データ加工から予測まで、ノーコードで実現 ノーコード・直感的な分析をWebブラウザ上で実現 データ取り込みから前処理、可視化、モデリング、予測まで一連の分析プロセスをノーコードかつ直感的なGUI操作で行えます。 分析の流れが俯瞰できる。結果を多角的に確認できる アイコンを活用した直感的なビジュアル表現で処理全体を俯瞰できるため、見通しの良い分析が可能です。 また、ベイジアンネットワークによる確率推論結果など、分析の随所に現れる各種データを様々な角度から可視化するための機能も揃っています。 テキストデー
Opinion：君はベイジアン・ネットワークを知っているか？（7/9） - ＠IT
多摩川がタマちゃん騒動で盛り上がっていた2002年9月1日、「ベイジアンネットセミナーBN2002」という研究会が東京一ツ橋の学術総合センターで開かれていた。 ベイジアン・ネットワーク（Bayesian Network）とは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法で、知能情報システム構築の有力な手段になっている。「不確実性を扱うための計算モデル」として、認知科学（知能の仕組みや働きなどを解明する科学）、機械学習（経験や学習によって自身が進化するような機械システム）、データ・マイニング（膨大な量のデータの中から特徴や「意味」などを見つけ出す技術。マイニング【mining】とは山から資源などを掘り出す、採鉱／採掘という意味）、ロボティクス（ロボット工学）、ゲノム解析などに応用が広がっている。このセミナーは、産業総合技術研究所（元電子技術総合研究所、経済産業省傘下）が中心にな
Twitter ベイジアンフィルタプロキシ
Twitter で following が増えてくるにつれて、タイムラインに目を通すのが大変になってきた(という程きちんと見ている訳ではないが)。 さっとタイムラインをなめて面白そうな情報をピックアップしたい時は、「おはよう」とか「風呂入った」とか「トイレ」とかは除外して読みたい(そういう書き込み自体は嫌いじゃないのだが、人生はあまりにも短い)。 Twit や P3:PeraPeraPrv では NG ワード指定ができて、それらを含むステータスは表示しないようにできるのだが、Twitter の書き込みは揺らぎが激しすぎて指定しきれないという弱点がる。 ということでベイジアンフィルタでフィルタリングしてみることにした。 自前で Twitter クライアントを作る気はないので、proxy の形でさっと実装してみた。 #!/usr/bin/perl use strict; use warning
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ベイジアンネットと その実世界情報処理への応用