kikulog
kikulog 記事一覧 カテゴリー別記事一覧201410 2014/10/22 江本勝氏の死去 201409 2014/09/12 生協の「書評対決」の書評 201407 2014/07/04 「いちから聞きたい放射線のほんとう」サポートページ 201406 2014/06/04 「いちから聞きたい放射線のほんとう」訂正箇所 201404 2014/04/23 朝日新聞に書評が出るようです [kikulog 647] 2014/04/09 理研CDBの騒動について [kikulog 646] 2014/04/07 博士論文中での剽窃について [kikulog 645] 201403 2014/03/17 「いちから聞きたい・・」のあとがき [kikulog 644] 2014/03/03 論文: Structural flexibility of intrinsically disord
MORI LOG ACADEMY: 再び「すぎ」について
WEB Davinci Last update 20 Jun,2004. WuƂɂ͏cDɊ҂BvԊO WuguKN̍hɕqȕ|͂ǂꂾHvԊO eWB fڎ҂ɂ͒IŐ}v[gI ̃v`i{ 6/5UP cȐ̖{oł�Â錻݁A ̒{ɂ낢{ɏô͂ȂȂނB vĂǎ҂݂̂ȂɁA_EB`ҏW Acホテル東京銀座 東京都 Anaインターコンチネンタルホテル東京 東京都 Bulgari Hotel 東京都 The Aoyama Grand Hotel 東京都 THE GATE HOTEL 東京 by HULIC 東京都 ウェスティンホテル東京 東京都 キンプトン 新宿東京 東京都 グランドプリンスホテル新高輪 東京都 ザ・キタノホテル東京 東京都 ザ・キャピトルホテル東急 東京都 ザ・プリンスギャラリー 東京紀尾井町, ラグジュアリーコレクションホテル 東京都 シェラトン・グランデ・トーキョーベイ・ホ
0.1 0.1.1 Latent Semantic Indexing Latent Semantic Indexing :LSI の次元まとめて次元を下げるという作業を行 なうわけである。 さて、次元を下げるということは当然情報 の損失を伴うわけだが、この損�
0.1 0.1.1 Latent Semantic Indexing Latent Semantic Indexing :LSI の次元まとめて次元を下げるという作業を行 なうわけである。 さて、次元を下げるということは当然情報 の損失を伴うわけだが、この損失を最小限に くいとめるために最小二乗誤差 という考え方 で望む。 2 とは ベクトル空間モデルではタームの生起が独 立であることを仮定して、各タームを一つの 次元に対応させるベクトル空間を作った。し かし、実際にはターム間の独立性は保証され ない。例えば、情報検索の分野では「ベクト ル」と「空間」は高い相関を持つことは容易 に予想できる。この問題への対策としては以 下の 2 点が重要である。 0.1.2 特異値分解 LSI で 用 い る 数 学 的 し か け は 特 異 値 分 解 (Singular Value D
「次元の切り替え」で知覚を変容『スーパーペーパーマリオ』(1) | WIRED VISION
「次元の切り替え」で知覚を変容『スーパーペーパーマリオ』(1) 2007年6月28日 カルチャー コメント： トラックバック (0) Clive Thompson 2007年06月28日 スクリーンショット：任天堂 19世紀後半の有名な風刺作品、エドウィン・A・アボット著『二次元の世界――平面の国の不思議な物語』[邦訳講談社刊]では、2次元の世界の住人である「スクエア(4角)氏」が突然連れ去られ、3次元の世界に連れていかれる。 スクエア氏が平面の自宅を見下ろすと、2次元の世界では実線に見えていた物体の内側を見ることが可能になっていた。スクエア氏は自宅の壁越しに部屋の中を見る。子供たちは各自の部屋で、召使いたちは召使い部屋で眠っている。 「私は見た、じっと見た、新しい世界を！」と彼は叫んだ。「見よ、地球の秘密が、鉱坑の深さが、丘陵の奥深い洞穴が、私の前にさらされた」 私は少年時代にこの本を読
無限は君が思っているほど大きいとは限らない : 404 Blog Not Found
2007年06月27日13:00 カテゴリValue 2.0Math 無限は君が思っているほど大きいとは限らない この「可能無限」という言葉は、120% Fasionable Nonsenseだと考えている。それも、人畜無害なものではなく、「水からの伝言」なみかそれ以上に危険な。 My Life Between Silicon Valley and Japan - フューチャリスト宣言や茂木さんのことやはてなのことなどを酔っ払いながら書いてみる 茂木さんが最初に「自分が書いた文章」を披露しながら、「自分は可能無限の世界を愛していて、人間の有限性というのを受け入れることが未だにできずにいる。だから物事を決められないのが自分の欠点なんだ。弱さなんだ。そういう秘密を頭に浮かべながら、この文章書きました」みたいな話をしていた。茂木は可能無限を以下のように定義している。 フューチャリスト宣言 p.1
複雑ネットワーク - Wikipedia
ウィキペディア周辺のWWWの構造 ヒトのタンパク質間相互作用の一部 BAモデルにより生成されたランダムネットワーク。各頂点の大きさが次数に対応している。Cytoscape上でRandomNetworksプラグインを使用し作成。 複雑ネットワーク（ふくざつネットワーク、complex networks）は、現実世界に存在する巨大で複雑なネットワークの性質について研究する学問である。 複雑ネットワークは、1998年に「ワッツ・ストロガッツモデル」という数学モデルが発表されたことを契機に、現実世界の様々な現象を説明する新たなパラダイムとして注目を集めている。多数の因子が相互に影響しあうことでシステム全体の性質が決まるという点において複雑系の一分野でもある。 現実世界に存在するネットワークは多様であり、巨大で複雑な構造を有しているが、一定の共通する性質を見出すことができる。それらの性質は「スケール
検索の数理 - PukiWiki Plus!
PageRank (ページランク) http://ja.wikipedia.org/wiki/PageRank ページ重要度の自動判定技術 PageRank は、 「多くの良質なページからリンクされているページは、やはり良質なページである」 という再帰的な関係をもとに、全てのページの重要度を判定したものである。 ページランクは、WWW検索エンジンの一つであるグーグルが採用している、ウェブページの重要性を測るアルゴリズム。 グーグル社の商標(PageRank™)でもある。 グーグル社が提供するGoogle ツールバー は、このアルゴリズムによる各ページの評価点を視覚的に表示することができる。 ランクの高いページとは 被リンク数 (単純な意味での人気度の指標) お勧め度の高いページからのリンクかどうか (裏付けのある人気かどうかの指標) リンク元ページでのリンク数 (選び抜かれた人気かどう
Bayesian Sets - DO++
Bayesian Sets, Z. Ghahramani, K. A. Heller, NIPS 2005 [paper] が面白い Google Setsにインスパイヤされたと書かれている。これが扱っている問題は、複数のクエリを与えた時に、それが含まれているだろうクラス/コンセプト/クラスター集合の残りの要素を返すという問題。このペーパーでも書かれている通り、clustring on demand という言葉がぴったりだと思う。 このペーパーでは、その問題をきちんと確率モデルで定式化していて、それは効率的に解けて、結果も（たぶん）いい。 このペーパーを見てまだもやもやしているのは、supervised clustring とどう違うのかという点。ざっと読んでみた感じだと、従来のクラスタリングでは正解のクラスタリングが一つ存在していて、それを求めるのに対し、今回のやつはおなじ要素でもクエリ
Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
PRoxy Diary(2006-09-16) - Bayesian Sets
_ [コンピュータ] Bayesian Sets何はともあれ一番目立つところにリンクをば。 ここのところちょっと時間が取れたので、以前から気になっていたBayesian Setsを実装してみました。Bayesian Setsは、ある単語を入力すると、それと関係が深い単語を推測して返してくれるというものです。Google Setsというサービスを聞いたことがある方もおられるかもしれませんが、やりたいことはあれと同じです。理論的な話に興味がある場合はここを参照するか、元論文に当たってください。 論文で「高速」と紹介されているだけあって、Wikipediaから17万文書を使って学習させたにも関わらず結構な速度で動いてくれています。辞書に登録されている単語数も44万と豊富。これだけのものを現実的な時間で捌いているというだけでも、かなり驚きです。無理やりアドホックに処理を端折って計算量を減らしている
ナイーブベイズとは？ - PukiWikiBayesFun
ベイズウィキのURLが変わります．http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php?FrontPage 編集用ユーザー名: bayes パスワード:bayes コメントを書くときには、お名前欄に bayes を書き加えてください。 しゃべり場5:議論・雑談はこちら QandA:質問はこちら 情報提供板その一：情報提供 BookReview/ 和書, 洋書 リンク集:お外の様子を伺う (旧) 併設会議場 (旧)テーマ別会議場 ( 確率とは何か？ / ベイズ的とはどういうことか？ / 機械は意味を理解できるか？ / 画像の事前分布とは？ / ベイズ的モデルの先端 / 生物はベイズ推定しているか？ ) 最新の20件 ナイーブベイズとは？ † ベイズ初心者 (2005-12-05 (月) 17:14:00) ナイーブ
情報特別演習 2005 の発表資料 - Ceekz Logs (Move to y.ceek.jp)
昨日は、情報特別演習の最終発表会がありました。 というか、忘れていたおかげで、資料はあわてて作成。なんか、前日に作って、発表の3時間前に、精度の再テストを行っていましたよ。 持ち時間は、昨年と同じく 10分 しかない。実質 8分 です。それに対して、資料は 17枚 もある。どう考えても終わりそうに無い。事前の打ち合わせでは、すらすら話して終わるはずだったのですが、説明好きな僕は、長々話してしまい、12分くらいやってた。 時間が決まっているプレゼンで、時間をオーバーすることは最もやってはいけない行為なんですが、今回も時間オーバー。成長してねー。 ということで、資料をアップします。 自然言語処理によるテキスト分類 （PPT / 252KB） 資料の作成に当たって、参考にした文献は、以下のとおり。 ・情報意味論（第8回） ベイズ学習 （櫻井研究室 情報意味論の講義資料） ・情報論的学習理論とその
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
なぜ0で割ってはいけないのか？ リンゴの分配から体の公理まで
数理論理学入門(Introduction to Mathematical Logic) 高崎金久（京都大学） 〜京都大学での全学共通科目講義に基づく〜
応用音響学資料：HMM(隠れマルコフモデル) とは何か 嵯峨山 茂樹 東京大学大学院情報理工学研究科システム情報学専攻 / 工学部計数工学科 sagayama@hil.t.u-tokyo.ac.jp 概要: 隠れマルコフモデル (H
http://yoshida.kuee.kyoto-u.ac.jp/~yoshida/lecture_sup.html
村田研究室のページ