KDD2013読み会やった & Density-Based Logistic Regression 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
KDD 2013 の論文を互いに持ち寄って読む会をやった．日付を工夫しなかったせいでhttp://www.marine-e.net/sp/marikore2013/に行けなかったのが非常に悲しい．会場は前回と同じくGunosyのオフィスを貸していただいた．参加してくださった方々，オフィスを貸してくださったgunosyの方々ありがとうございました． 自分は Density-Based Logistic Regression を読んだ． Density-Based Logistic Regression(pdf，後半に生理的嫌悪感を抱かせる図が載っているので注意が必要．) 目的 ロジスティック回帰にカーネル密度推定を組み合わせた Density-Based Logistic Regression (DLR) を提案する． この手法は，計算効率が良く，モデルの可解釈性に優れ，パラメーターフリーで
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
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