Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012の日記
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inbox”, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority InboxにはPAが利用されていると話題になっているので，読んでみました． 簡単にまとめ PA + transfer learning + logistic model ランキング学習では，thresholdが非常に重要な働きを持つ Gmail Priority Inboxはあなたのメール処理の時間を6%短縮してくれます 1.The
機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei
最近の論文で The Learning Behind Gmail Priority Inbox D.Aberdeen, O.Pacovsky & A.Slater というのがある。これはGmailの優先トレイで使っている機械学習のアルゴリズムについて解説したもの。というと難しそうな印象があるが、この論文で紹介されているPassive-Aggressiveという手法は実装がとても簡単。なので今回はこれについて解説するよ。 参考資料: Gmail - 優先トレイ Online Passive-Aggressive Algorithms K.Crammer et al. The Learning Behind Gmail Priority Inbox読んだメモ - 糞ネット弁慶 わかりやすい日本語解説 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBl
MCMC Preprint Service
MCMC Preprint Service Welcome to the MCMC Preprint Service This service provides a list of all registered papers on MCMC methodology currently submitted for publication. Please don't just browse, send us your papers too! Disclaimers It should be noted that the MCMC Preprint Service has no editorial policy. and that the administrators rely upon contributors to offer appropriate papers. It is enti
Graphcut Textures: Image and Video Synthesis Using Graph Cuts
Graphcut Textures: Image and Video Synthesis Using Graph Cuts In this paper we introduce a new algorithm for image and video texture synthesis. In our approach, patch regions from a sample image or video are transformed and copied to the output and then stitched together along optimal seams to generate a new (and typically larger) output. In contrast to other techniques, the size of the patch is n
Interactive Digital Photomontage
Abstract We describe an interactive, computer-assisted framework for combining parts of a set of photographs into a single composite picture, a process we call "digital photomontage." Our framework makes use of two techniques primarily: graph-cut optimization, to choose good seams within the constituent images so that they can be combined as seamlessly as possible; and gradient-domain fusion, a pr
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
[を] Count Sketch アルゴリズムというのがおもしろそう
Count Sketch アルゴリズムというのがおもしろそう 2006-10-28-3 [Algorithm] これおもしろそう。 大量のデータから出現頻度の高いものを効率よく取り出す方法らしい。 - "Count Sketch" - Radium Software Development http://www.radiumsoftware.com/0610.html#061020 元の論文はここから読める。あとで読んでみる。 - Finding Frequent Items in Data Streams - Charikar, Chen, Farach-Colton (ResearchIndex) http://citeseer.ist.psu.edu/charikar02finding.html
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Minimum-Variance Pseudo-Unbiased Low-Rank Estimation--A Generalization of Marquardt's Estimator for Ill-Conditioned Inverse Problems | CiNii Research
凸射影と適応フィルタリングの親密な関係 : はらぺこJAWSから学ぶ理想的な信号処理 | CiNii Research
A Topological Approach to Hierarchical Segmentation using Mean Shift
CSDL | IEEE Computer Society
http://www.math.ucla.edu/~xbresson/subdir/gmac.html
http://www.tgisfw.com/2007/08/seam-carving-and-image-resizing.html
CiteSeerX
CiteSeerX
http://www.bsp.brain.riken.jp/publications/2003/ICA03LiAmariCich.pdf
http://www.arehna.di.uoa.gr/Eusipco2005/defevent/papers/cr1561.pdf