はてなブックマークのシステムについてJoint inference of named entity recognition and normalization for tweets
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
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
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
Google WSDM'09講演翻訳：大規模な情報検索システム構築における課題（１） - llameradaの日記
GoogleのFellowであるJeffrey Dean氏のWSDM'09における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"のスライドを翻訳してみました。Googleの検索システムの10年間の進化の軌跡が紹介されており、興味深い話が満載です。個人的にはディスクの外周部と内周部を使い分けている話がツボでした。なお、イタリック体で一部解説・感想をいれています。翻訳は素人なので詳しくは元の資料を参照してください。 スライドの入手元：Jeffrey Dean – Google AI 検索システムに取り組む理由 チャレンジングなサイエンスとエンジリアニングのブレンド 多くの魅力的な未解決な問題が存在する。 CS（コンピュータサイエンス）の多数の領域にまたがる。 アーキテクチャ、分散システム、アルゴリズム、圧
PDL で PageRank - naoyaのはてなダイアリー
id:smly さんが PageRank や HITS を Python で実装 されているのに触発されて、自分も PageRank を Perl で実装してみました。 PageRank の計算の中心になるのは Power Method (べき乗法) です。べき乗法では行列とベクトルの積を計算しますので、手軽に使える行列演算ライブラリがあると楽でしょう。 色々調べてみたところ、PDL (The Perl Data Language) が良く使われているようでしたので、これを選択しました。PDL では各種行列演算が簡単に行える他、文字列評価をオーバーライドして行列の文字列出力を良い具合で定義してくれていたりと、なかなかに便利です。PDL は行列計算以外にも色々な科学技術計算やグラフ描写などの操作をサポートしているようです。 さて、PDL を使った PageRank 計算のコードは以下のように
HITS, 主成分分析, SVD - naoyaのはてなダイアリー
ウェブグラフのリンク解析によるページの評価と言えば PageRank が著名ですが、もうひとつ Jon Kleinberg による HITS (Hyperlink-induced topic search)も有名です。最初の論文 Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment は 1999年です。IIR の 21章で、この PageRank と HITS についての解説がありました。 HITS HITS はウェブページの評価に二つの軸を用います。一つが authority スコア、もう一つが hub スコアです。 例えば「Perl の情報が欲しい」という検索要求に対しては CPAN や 開発者である Larry Wall のホームページなどが重要度の高いページかと思います。これらのページは「Perl に関して信頼できる情報源」ということ
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
ゲームと困難性 - 186 @ hatenablog
前置き CiNii - ぷよぷよはNP完全 はてなブックマーク - CiNii - ぷよぷよはNP完全 全て頭に一般化が付きます. 色々結果はありますが, 問題の定式化によって当然難しさが変わりますのでご注意を. 定義は元論文を見て確認してください. 2人ゲーム オセロ PSPACE完全 (岩田, 笠井 1994) 将棋 EXPTIME完全 (安達, 亀川, 岩田 1987) 囲碁 EXPTIME完全 チェッカー EXPTIME完全 (Robson 1984) チェス EXPTIME完全 一般化しりとり PSPACE完全 マスターマインド NP完全 (de Bondt 2004, Stuckman and Zhang 2005) 一般化アマゾン PSPACE完全 (清見, 宇野 2005) シャノンのスイッチングゲーム PSPACE完全 1人ゲーム 一般化詰め将棋 EXPTIME完全 (横
統計的機械学習(Hiroshi Nakagawa)
統計的機械学習 (under construction) 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 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 指数型分布族、自然共役 正規分布(条件付き、および事前分布) 評価方法ppt pdf 順位なし結果の評価(再現率、精度、適合率、F値) 順位付き結果の評価 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 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 モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアルゴリズム 変分ベイズ法 Expecta
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
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マルコフ連鎖
第4章 マルコフ連鎖 4.1 確率行列 4.1.1 確率行列 4.1.2 同時確率 4.1.3 同時確率行列 4.1.3.1 例1 4.1.3.2 例2 4.1.4 条件付確率行列 4.1.5 確率行列の式 4.1.6 行列演算 4.1.6.1 例 4.2 マルコフ連鎖 4.2.1 マルコフ連鎖の定義 4.2.2 マルコフ連鎖における同時確率 4.2.2.1 例1 4.2.2.2 例2 4.3 定常性 4.3.1 定常性 4.3.2 非定常的ランダムウォーク 例1 4.3.3 非定常的ランダムウォーク 例2 4.3.3.1 余談(エントロピー増大) 4.3.3.2 余談(ブラウン運動) 4.4 状態遷移図とエルコード性 4.4.1 状態遷移図 4.4.2 エルコード性 4.4.2.1 例 〇 章末テスト
Face Recognition Homepage - Algorithms
Image-Based Face Recognition Algorithms PCA|ICA|LDA|EP|EBGM|Kernel Methods|Trace Transform AAM|3-D Morphable Model|3-D Face Recognition Bayesian Framework|SVM|HMM|Boosting & Ensemble Algorithms Comparisons PCA Derived from Karhunen-Loeve's transformation. Given an s-dimensional vector representation of each face in a training set of images, Principal Component Analysis (PCA) tends to find a t-dime
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http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/2008/NECsoft-MachineLearning-jp.html
http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/thesis/thesis/node23.html
http://secamlocal.ex.ac.uk/people/staff/DKSmith/MAS3043.html
https://dl.acm.org/doi/10.5555/1167113.1167200
http://www.cs.mcgill.ca/~rao/cs507/AppletInfo.html