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2011年7月11日のブックマーク (6件)

  • カーネル輪講で発表しました - yasuhisa's blog

    福水さんのカーネル法入門の3章、カーネルPCA、カーネルCCA、カーネルLDA(ベイズじゃないよ!!!)のところを担当しました。せっかくなので資料をアップロードしておきます。 Kernel20110619 View more presentations from syou6162 数理情報学講座(機械学習の研究室)で発表してきたので「せっかくだからNLPの面白い研究も紹介しよう」と欲張ってみたものの、紹介の仕方があまりよくなかったかもしれません、すみません。。。 紹介したのはいわゆるmatching CCA[1]で、確か持橋さんに最初紹介してもらったものでした。CCAよく分からんなぁと思ってしばらく放置気味になっていたのですが、カーネル法ので出てきたので読み直してなるほどーという感じ。こういう研究できるようになりたいもんです。pairになっていないとCCAは動かないですけど、pairにな

    カーネル輪講で発表しました - yasuhisa's blog
  • Seeking for my unique color.

    最近はこんな活動やってます(詳細はこちら)。 卒研発表会での発表(アクセス数予測モデルの作成)1000speakersでの発表(ロジスティックモデルを用いたTwitter remove判別モデル)Tsukuba.R(R userのためのコミュニティ活動)Tsukuba.R#1, Tsukuba.R#2, Tsukuba.R#3, Tsukuba.R#4, Tsukuba.R#5, Tsukuba.R#6企業でのインターン(RA含む) => データフォーシーズ、はてなDBCLS、NTT CS研学会発表 => 言語処理学会2011、AAAI2011

  • ロジスティック回帰+確率的勾配降下法 - 木曜不足

    次やってみたいことにロジスティック回帰を使おうとしているので、PRML 4章に従ってさらっと実装してみる。 最終的には Python + numpy で実装し直すことになると思うけど、R の手触り感が好きなので、今回は R。 データセットには R なら簡単に扱える iris を使う。iris は3クラスあるので、多クラスロジスティック回帰 (PRML 4.3.4) を実装することになる。 推論は IRLS (PRML 4.3.3) が PRML 的にはあうんだろうけど、ちょっと考えがあって確率的勾配降下法 (PRML 3.1.3, 5.2.4) を使うことにする。 まずは、こちらで説明した方法で iris のデータを正規化&行列化して使いやすくしておく。 xlist <- scale(iris[1:4]) tlist <- cbind( ifelse(iris[5]=="setosa",1

    ロジスティック回帰+確率的勾配降下法 - 木曜不足
  • ようやく Rails3 アプリを一つリリースした。

    リリースしたものよりもそこに至る過程や理由が自分にとって大事なのでそれを残しておこうと思う。 ※ なんかこれしか書いてないとリリースしたものがどうでもいいように聞こえるけど、そんなことないよ! 付き合い続ける気があるからこその Rails だもの。 Rails の採用に関してオレフレームワークとの決別と人材採用のコストダウンこれまで、PHP 4.2 以降で使えるオレライブラリ、オレフレームワークで小規模なものを作ったり、PHP 3 時代からのレガシーというか遺跡級のシステムの漸進的リプレイスなどを行っていたが、どうも限界を感じていた。なんか仕事が後ろ向きな感じもしていた。このままだとずっと時代に追いつけずに終わりそうという危機感もあった。 また、Google App Engine の登場以降感じていた「うちに必要な技術はこれだよ」と具体的にはっきり言えること、それによって生み出すことのでき

  • JSDeferred 紹介

    JSDeferred について JSDeferred は JavaScript のコールバックによる非同期処理を直列的に書けるようにするために作られたライブラリです。 foofunc(function () { barfunc(function () { bazfunc(function () { }); }); }); foofunc().next(barfunc).next(bazfunc); 簡単な使いかた 読み込み まずは JSDeferred を使うために、HTML に script 要素を追加します。 <script type="text/javascript" src="jsdeferred.js"></script> <script type="text/javascript" src="my.js"></script> JSDeferred は外部ライブラリに依存しておら

  • Androidアプリのメモリリーク対策手法 | Bescottee

    googleAndroid開発者向け ブログに「Memory Analysis for Android Applications」という記事があったため、自分のために訳しました。参考になれば幸いです。エントリを見るうえで、eclipse の基的な使い方を理解している必要があります。 Androidアプリのメモリ解析手法 Dalvikランタイムは、ガベージコレクトしてくれるかもしれませんが、それはメモリ管理を行わなくてもよいというわけではありません。モバイル端末上でのメモリ利用状況は特に注意を払わなければなりません。投稿では、開発するアプリのメモリ利用状況の把握を支援する Android SDK で提供しているメモリプロファイリングツール群のいくつかを紹介させて頂きます。 メモリ利用時の問題はいくつか明らかになっています。例えば、もしあなたのアプリがユーザの画面タッチ操作のたびにメモ