14 Vol.66 コンピューターは人間にはできないさまざまな ことができる。高速な計算や大量のデータの蓄積 はその代表例だ。だが一方で、人間にとって簡単 なことがなかなかできない場合がある。 例えば、コンピューターに迷惑メールかどうか を判定させる事を考えて欲しい。単純に「特定の 単語が入っていたら迷惑メール」というルールを 作ったとしよう。このルールを用いれば多くの迷 惑メールに対応できそうに見える。だが、迷惑 メールに使われる単語の種類はさまざまであるた め、その単語を登録するだけでも一苦労なうえ、 そのうち今まで想定していなかった単語が出現す る可能性もある。また、必要なメールでその単語 が出てくることもあるため、その場合は迷惑メー ル扱いしないような例外処理を行わなければなら ない。こうして、正しく迷惑メールを判別するた めにルールを増やそうとすると、その数はやがて 膨大な
(Unconstrained) Least-Squares Importance Fitting is an algorithm to directly estimate the ratio of two density functions without going through density estimation. R implementation of (unconstrained) LSIF: LSIF_path.r computes LSIF regularization path solution. uLSIF.r computes uLSIF solution with LOOCV. sim.r: a simple numerical simulation Right points denote the uLSIF solution with LOOCV. Takaf
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