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http://www.cs.princeton.edu/~wdong/wiki/index.php?n=Main.Research
Software LSHKIT This is a C++ implementation of the algorithms described in the papers published in SIGIR08, Multimedia08 and CIKM08. The three methods based on LSH are put into a unified framework, under which new LSH families can be easily composed and plugged into the algorithms. This is not the original version of code used to run experiments of the papers, but it is better designed, better do
Não Aqui! » Classias 1.0 released
Classiasという分類のための機械学習アルゴリズムの実装を公開しました．今のところ，L1/L2正則化ロジスティック回帰（最大エントロピー法），L1/L2正則化L1損失線形カーネルサポートベクトルマシン（SVM），平均化パーセプトロンをサポートしています．学習アルゴリズムとしては，平均化パーセプトロン，L-BFGS法，OWL-QN法，Pegasos，Truncated Gradient（L1-FOLOS）を実装してあります．カーネルは使えませんが，線形識別モデルを高速に学習できるようになっています．二値分類，多クラス分類，候補選択（明示的に与えられた候補の中からスコア最大のものを選ぶタスク）をサポートしています（SVMは今のところ二値分類のみ）． このツールはもともと，最大エントロピー法を自分で使うために実装したもので，作り始めてからもう２年くらい経過しています．去年のColingやEM
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