PROPACK - Software for large and sparse SVD calculations
Matlab® version: Version 1.1 (March 2004): PROPACK_1.1_Matlab.tar.gz Version 1.0 (1998): PROPACK.tar.gz An overview of the Matlab toolbox is given here. The Matlab routines come with detailed on-line documentation, which can be read by typing "help " at the Matlab prompt. The online documentation for the 4 main routines can be reached via the links below: lanbpro.m: Lanczos bidiagonalization with
Numerical Recipes in C
Important: Effective 1/1/07 (6/15/07 for Linux), you will need the free FileOpen plugin for Adobe [Acrobat] Reader® to use this free resource. If you are getting blank pages, or error boxes, instead of Numerical Recipes chapter sections, then you probably have not installed the plugin. The plugin is available for Windows, Mac OSX, and Linux. Please see: How to download and install the plugin Numer
Tim Kelley
(919) 515-7163 (office), (919) 515-3798 (FAX) My current research interests are in linear/nonlinear equations, mixed-precision algorithms, neutron transport problems, and computational quantum chemistry and physics. In the past I worked on multilevel methods for integral equations, quasi-Newton methods, semiconductor modeling, optimal control, optimization of noisy functions, and flow in porous me
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
Machine Learning Project at the University of Waikato in New Zealand
Machine learning (ML) enables computers to analyse data and decide what information is most relevant, facilitating fast and accurate decision making. Our Objectives To develop improved algorithms for ML. To make ML techniques generally available. To apply ML to practical problems in Aotearoa. Software Staff and students at Waikato have developed a software workbench called Weka, for Waikato Enviro
はてなのCAPTCHAを破るプログラムは30分で書ける - やねうらおブログ(移転しました)
CAPTCHAとは、スパムコメントなどを防止するための認証画像のことである。 それにしても、はてなのCAPTCHAはひどい。無いよりマシという考え方もあるのでそれについてはあまり議論する気は無いのだが、それにしてもこれを破るプログラムは30分あれば十分書ける。 具体的には、はてなのCAPTCHAには8つの好ましくない特徴と、2つの脆弱性がある。 ■ 8つの好ましくない特徴 ・画像自体のサイズが小さすぎる。→ こんなに小さいと探索量(計算量)が小さくて済む。 ・フォントにゆがみがない → フォントはある程度変形させたほうが良い。変形させてあるとテンプレートマッチングがしにくくなる。 ・フォントが固定。→ フォントは毎回変えたほうが良い。 ・フォントを回転させていない → フォントは文字ごとにある程度ランダムに回転させた方が良い。 ・フォントサイズが一定 → フォントサイズは文字ごとにある程度
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
Computational Photography - CSCI-GA.3033-012
Semester: Fall 2013. Time and Location: Thursday 5:00-6:50pm, Room 1221, 715 Broadway. TA: To be decided Instructor: Rob Fergus Office hours: Thursday 4-5pm, Room 1226, 12th floor, 715 Broadway. Overview Computational Photography is an exciting new area at the intersection of Computer Graphics and Computer Vision. Through the use of computation, its goal is to move beyond the limitations of conven
genoTyp | Michael Schmitz
genoTyp ist ein Experiment, in dem Schrift unter genetischen Aspekten betrachtet wird. Merkmale von Buchstaben werden mittels einer Software in Erbanlagen codiert. Verschiedene Schriftarten können nach Belieben gemischt und ihre Genome manipuliert werden – so werden neue Schriften nach genetischen Regeln generiert. www.genoTyp.com genoTyp betrachtet Schrift unter genetischen Aspekten. Die Merkmale
FLARToolKitはどうやってマーカーを見つけているの？
最近、ARToolKit Marker Generator Onlineと言うコンテンツが 結構世界中で愛用されているようないないような、かすかな手応えを得ている訳だが、 俺がつけた新機能である、 マーカ枠サイズ変更機能 分割数変更機能 について、原理を含めて細かく解説していきたいと思う。 つまり、 ARToolKit用のマーカの枠の役割は？ 分割数って何？ について解説する。 枠の部分に関してはFLARToolKit依存の部分もあるが、 基本的には全てのARToolKit派生ライブラリに適用できる話なので、 参考になればうれしい。 そして、間違っている部分に関しては指摘をいただきたい。 が、その前にまず用語の整理を行おう。 マーカは、枠と中の絵で出来ている。 この解説では、中の絵の事を「マーカ本体」、 枠とマーカ本体を合わせて「マーカ全体」と呼ぶ。 あと、英語ブログで売れていた、AR関連
SVD Recommendation System in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 15, 2007 One day, a bunch of friends, who happened to be big Family Guy fans, decided to put together a site to rank and share their thoughts on the show. Soon thereafter they had a Rails site up and running, and all was well, and other fans joined in hordes. A web 2.0 success! Then one day they realized that they could no longer track everyone's ratings, their user-bas
Google Sites: Sign-in
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FFTW Home Page
Introduction FFTW is a C subroutine library for computing the discrete Fourier transform (DFT) in one or more dimensions, of arbitrary input size, and of both real and complex data (as well as of even/odd data, i.e. the discrete cosine/sine transforms or DCT/DST). We believe that FFTW, which is free software, should become the FFT library of choice for most applications. The latest official releas
LAPACK — Linear Algebra PACKage
LAPACK is a software package provided by Univ. of Tennessee; Univ. of California, Berkeley; Univ. of Colorado Denver; and NAG Ltd.. LAPACK is written in Fortran 90 and provides routines for solving systems of simultaneous linear equations, least-squares solutions of linear systems of equations, eigenvalue problems, and singular value problems. The associated matrix factorizations (LU, Cholesky, QR
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
lp_solve reference guide
<body> You browser does not support frames.<br> Click <a href="menu.htm">here</a> to load menu </body>
Wavelet Tree - naoyaのはてなダイアリー
圧縮全文索引の実装などでしばしば利用される Rank/Select 辞書と呼ばれるデータ構造があります。詳しくは参考文献を参照していただくとして、今回は一般の文字列に対して効率的に Rank/Select を可能とするデータ構造である Wavelet Tree (ウェーブレット木) のライブラリを作りました。 http://github.com/naoya/perl-algorithm-wavelettree/tree/master my $wt = Algorithm::WaveletTree->new("abccbbabca"); is $wt->rank(6, 'a'), 2; is $wt->rank(6, 'b'), 3; is $wt->rank(9, 'b'), 4; is $wt->select(0, 'a'), 0; is $wt->select(1, 'a'), 6;
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