年表作成・共有サービス pastport β
あの頃なにしてた？ pastportは、思いだす・つくる・くらべるをテーマに、誰でも簡単に年表が作れて、共有できるサービスです。自分の生い立ち、よく聞いてた音楽、あの頃見た映画、いろんな切り口で年表をつくりましょう。 For courtyard landscape construction, the choice of plastic wood composite materials is more stylish The near water area is constructed with plastic wood composite materials, which can give full play to the advantages of plastic wood's good water resistance and greatly improve its cost perf
PFI seminar 2010/05/27 統計的機械翻訳
8. 統計的機械翻訳(SMT: Statistical Machine translation)パラレルコーパスを用いて翻訳ルールを獲得c.f. ロゼッタストーン言語の専門家がいなくてもよい（国家的な理由も）高品質・大量のパラレルコーパスは国連・EUの国際会議の議事録などで大量に入手可LDC, Acquis, OPUS, Communautaire, …例：Europarlの場合 11言語毎に4000万単語言語のスケーラビリティが高いコーパスさえあれば良い c.f .Google 50言語間 9. 統計的機械翻訳の歴史 (1/2)～1980 用例ベース機械翻訳1989 IBMResearchによる著名な論文NLP業界での引用数第2位 (約1000件）翻訳システムのパラメータをパラレルコーパスから自動推定する簡単な手法から順に IBMモデル1 - 5がある提案者自身らは金融業界へと去っていっ
研究開発 ： パイオニア株式会社
第3章 MPEG-2 - 3.1 MPEG-2システム 3.1.1 MPEG-2システムの概要 MPEG-2システムはMPEG-1システムと同様に任意の数の符号化された映像や音声、付加データなど個別のストリームを多重化し、それぞれの同期をとりながら再生するための方式を規定している。MPEG-2システムではMPEG-1を含めてさらに広範囲なアプリケーションに対応するために2種類の方式が規定されている。1つはプログラムストリーム（PS : Program Stream）で、MPEG-1と同様に1本のストリームの中に唯1つのプログラムを構成する。プログラムストリームは誤りの発生しない環境でのデータの伝送・蓄積に適用されることを想定しており、冗長度を小さくすることができることからDVDなどの強力な誤り訂正符号を用いたディジタルストレージメディアで使用されている。もう1つはトランスポートストリーム
物件探しから公共料金の手続きまで 覚えておきたい引っ越しのポイント - はてなニュース
大学進学や就職など、春の新生活に向けて本格化するのが、物件探しや引っ越し。そこで今回は、部屋探しや引っ越しの際に参考になる情報をまとめてみました。 ■物件を探す時期を見極めよう！ 新築物件が出回りやすい時期、初期費用が抑えやすい時期など、探す物件により「借り時期」があります。 ▽賃貸の「借り時」を考える〜物件が多いのは？ 部屋が借りやすい時期はいつ？ - ［賃貸・部屋探し］All About こちらの記事では、物件を探す人の推移や空室状況などから、いつ頃が狙いどころか、という考察をまとめています。 また、物件を探しはじめるのは引っ越す1か月半～2か月前が目安とされています。 ■まずは条件をリストアップしよう！ 住みたい場所や家賃の上限、理想の間取りなど、希望条件を出して、その中で“譲れるもの”と“譲れないもの”の優先順位を決めましょう。 ▽賃貸条件の決定はこう決めろ！＠賃貸攻略『部屋探し達
ゼミで半教師あり学習のことを発表したのでスライドを公開します - yasuhisa's blog
理解が不完全だし、ゼミで再生核ヒルベクト空間のことやってなかったから途中で混ざってたりとかで大分あれな資料になってますが、公開してみるテスト。 半教師あり学習 from syou6162 次回は何を発表するか。。。
PFIセミナー資料: 研究開発2009 - DO++
昨日ありました、PFIでのセミナーでの発表資料です。 研究開発のチームの紹介の後に、2009年サーベイした論文の中で面白かった論文を 機械学習、データ構造、画像処理で紹介してます 紹介した話は - Multi-class CW (Multi-class Confidence Weighted Learning,) - AROW (Adaptive Regularization Of Weight Vector) - Online-EM algorithm - 全備簡潔木 (Fully-functional Succinct Tree) - 圧縮連想配列 (compressed function) - PatchMatch です。 ＃資料中の簡潔木の表現方法のDFUDSの紹介でtxも使用と書いてあるのは、公開しているtxでは、 LOUDSのみをつかっていますので正確ではありませんでした。これ
アルゴリズムイントロダクション輪講 動的計画法の発表資料 - てっく煮ブログ
2009年3月2日に、はてな京都オフィスで開催された アルゴリズムイントロダクション輪講 の第12回で「動的計画法」について発表しました。資料をここにおいておきます。View more presentations from nitoyon.分かりやすくしようと気合を入れてまとめたら165ページの大作になっちゃいました。無駄に長くてすいません。アルゴリズムの設計と解析手法 (アルゴリズムイントロダクション)作者: T.コルメン, R.リベスト, C.シュタイン, C.ライザーソン, Thomas H. Cormen, Clifford Stein, Ronald L. Rivest, Charles E. Leiserson, 浅野哲夫, 岩野和生, 梅尾博司, 山下雅史, 和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2007/03メディア: 単行本
PRML 読書会 #9 資料(関連ベクトルマシン) - Mi manca qualche giovedi`?
「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 #9 で担当する 7.2 章の資料です。 いつもついつい資料を作り込んでしまってたけど、今回は念願の「資料はアジェンダ＋疑問点のまとめ」「板書メイン」になる予定。 7.2 関連ベクトルマシン SVM(support vector machine) と RVM(relevace vector machine) の対比 SVM RVM 疎 もっと疎 ２値 確率 半正定値 正定値性不要 凸 非凸 O(N^2) O(N^3) 交差検定とか ARD サポートベクトル＝マージン境界上 関連ベクトル＝境界から離れた位置にも 7.2.1 回帰問題に対するRVM 【３章の復習】ベイズの枠組みでの線形回帰 1. モデル(条件付き確率) p(y|x,w,β) = N(y|w^T φ(x), β^-1) 2. 事前確率 p(w|α) = N(w|0, α^-1) 3.
My Bookmark: Machine Learning
私のブックマーク 学習 1. はじめに 機械学習の研究は飛躍的な進歩を遂げ、専門化が進んでいる。元々は人間の学習能力を目標に始められた研究分野だが、それどころではなくなってきたようで、全体を一望するのが困難になってきた。しかも、機械学習の一分野である帰納論理プログラミングについて、理科大の溝口文雄教授によるブックマークが昨年9月号で取り上げられていて、機械学習全体をカバーする有力サイトも紹介済だったりする。そこで、大規模で便利なサイトに筆者がたまたま訪れたサイトを織り交ぜながら、紹介したい。また、このコラムで紹介済のブックマークは省くか、違った説明を試みるので、バックナンバーも合わせて参照されたい。 2. ポータルサイト 機械学習について調べ物をするとき、とりあえずなんでもそろっているポータルサイトとしては、MLnet(Machine Learning network, http://ww
これ以上ないというぐらいに詳しい「動画の作り方」まとめ｜blogs.com
はてブ これ以上ないというぐらいに詳しい「動画の作り方」まとめ delicious livedoor クリップ Tumblr Instapaper メールで送信 IT・Web 2009.10.15 0 ニコニコ動画やYouTubeを中心に動画全盛期を迎えている今、見るだけでなく自分でも実際に動画を作ってみたい――そう思っている方も多いのではないかと思います。 「でもそんな知識はないし......」 「そもそもどこで作り方を学べばいいのかわからない」 そんな風に悩んでいるあなたのために、これ以上ないというぐらいに詳しい動画の作り方マニュアルが、「酔拳の王 だんげの方」でまとめられていました。 こういった実際の画面のキャプチャ画像付きで、クリックする場所の一つ一つまで丁寧に解説してくれるので、どんな初心者でも問題なく動画制作ができるようになるはず。 記事は2年前以上前のものですが、動画制作の
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
[SBM研究会] 第３回 SBM研究会 - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
追ってそれぞれについてメモや感想などをほぼ講演と同時にupしていこうと思います。 1000で40人くらい。はじまりました。男性率100%。 1020で60人くらい。 1311で70人くらい。男性率100%回避。 1400で90人くらい。 1500で90人くらい。これで安定化かな。 1615で80人くらい。 SBM研究会は３回目ですが、今までで最も技術よりの会だったかなぁ。 個人的には来て良かったと思ったのは、岡野原さん、malaさん、江原さんの講演でした。 第3回SBM研究会のスケジュールがFIXしました！: Tomo’s HotLine 日時：2009年9月13日（日） 10:00〜18:00 場所：東工大大岡山キャンパス 西6号館 W631 Twitter用公式アカウント: http://twitter.com/sbm3/ Twitter用公式ハッシュタグ: #sbmconf http
![[SBM研究会] 第３回 SBM研究会 - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0657f00e390ae5588107f245cc1ad2fcd1407c8c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127059897505%2F17680117127059915284%2F1555743209)
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【ホームズ】不動産アーカイブについて｜不動産アーカイブ・マンション・アパート・ビルなどの建物・物件情報データベース
Twitterを用いたリアルタイムイベント検出・位置推定及びその他の取り組みについて @tksakaki 榊 剛史 東京大学工学系研究科 博士課程, Twitterの持つリアルタイム性を生かし、キーワードと��
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音楽区間検出方法、音楽区間検出装置、音楽区間検出プログラム及び記録媒体 - astamuse(アスタミューゼ)
高品質なMPEG2ビデオストリーミング配信のためのPESヘッダ保護の検討 | CiNii Research
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引っ越すときの部屋探しのコツって何よ？ :【2ch】ニュー速クオリティ
元ネタを見つけて、さらに深くものをみよう 「元ネタさがし」