日本という死に至る病 - 武蔵野日記
ある意味昨日の話の続きなのだが、@nokunoさんの Mixi Voice で 稲船敬二氏は，何を思い，何を考え，何を目指してカプコンを辞めていくのか。渦中の氏に直撃インタビューを知る。これもいろいろ考えさせられる記事である。 この人はカプコンの CTO の人で、「ロックマン」や「鬼武者」などの数々のヒット作を生み出してきた(20年以上この業界にいる)人で、日本のゲームに足りないのはなにで、それはどうすればいいのか、ということを滔々と述べている。(そのため、とうとうカプコンを辞めることになった、と) 最初に問題にしているのは、日本では一生懸命働くのは無駄で、失敗しないことが美徳なのだから、それには成功しようと思わないことが重要、という話。これではゲームに必要不可欠な「もっといいゲームを作らないと」という意識が弱くなる、ということ。はて、どこかで聞いたような話。 もちろん大きな会社なので多数
Python でグラフ・(疎)行列計算するためのライブラリを紹介するよ - 武蔵野日記
PageRank とか HITS といったリンク解析ではグラフの計算が頻発するのだが、Python でそのあたり書くときの話をまとめてみる。グラフは行列で表現できる(ノード×ノード次元の行列 A を考えて、ノード i からノード j にエッジがあるとき、A[i,j] に値を入れておけばよい。無向グラフのときは A[i,j] = A[j,i] なので対称行列になる)ので、要は行列を手軽に扱えるライブラリの紹介である。 実は Python の行列演算ライブラリはどれも lapack/blas を内部的に呼んでいるので、C/C++ 等と比較してもそんなに遅くない。それどころか、自動的に並列化できるところは並列化してくれたりするので、まれに C より速いこともあるらしい。特に巨大なグラフを作る場合、ほとんどの処理は C などで書かれた関数に飛ぶので、速度的な問題は無視してもいいくらいである(逆に、
Google の PageRank に関する参考書 - 武蔵野日記
今日は理論的な話をするのではなく、単なる参考書についてのポインタ。今週時間取って Google's Pagerank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings 作者: Amy N. Langville,Carl D. Meyer出版社/メーカー: Princeton Univ Pr発売日: 2006/07/03メディア: ハードカバー購入: 6人 クリック: 50回この商品を含むブログ (11件) を見る をちゃんと読んでいるのだが、なかなかこの本はよい。そんなに分厚くないのだが、理論的な話と実装の話がバランス取れていて、ときどき入っている小話(中国の検索がどうだとか、Google が株式公開したときの Dutch Auction はどうだとか)もおもしろい。Google's PageRank と書いてはいるが、Kleinberg
最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
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