機械学習ライブラリ SHOGUN入門 – Rest Term
The machine learning toolbox’s focus is on large scale kernel methods and especially on Support Vector Machines (SVM) * The SHOGUN Machine Learning Toolbox サイトのデザインどうにかしたらいいのにとか将軍ってなんだよとかいろいろあるかと思いますけども、プロダクトとしては素晴らしいという噂を聞くので今回このSHOGUNという機械学習ライブラリを試してみました。目的は一般物体認識における分類タスクでMultiple Kernel Learning(MKL)やLatent SVMの実装を試すことなのですが、まずはインストール方法と簡単な使い方を調べるところから始めます。 また、この記事の内容はQiitaにも投稿しています。 * 機械学習ライブラ
I-SVDについて - 数理解析分野
本研究室では，可積分系による数値計算パッケージ LAPIS (Linear Algebra Package by Integrable Systems) の開発を継続的に行っております．このページでは，LAPISの中心的な位置を占める特異値分解アルゴリズム: I-SVDについて，その概要を述べます． 研究背景 (特異値分解) 特異値計算ライブラリ DLVS 特異値分解コード DBDSLV I-SVD法の特徴 開発メンバー 研究背景 (特異値分解) 特異値分解は，情報検索，画像処理，最小2乗問題等に広く用いられています．アメリカの標準パッケージライブラリLAPACKにおいて公開されている2重対角行列の特異値分解コードとしてはQR法に基づくDBDSQR，分割統治法DCに基づくDBDSDC，2分法と逆反復法に基づくDSTEBZ，DSTEINがあります．また，特異値計算コードとしてはdqds法によ
ImagerとImage::Magickのよく使うメソッドをまとめてみた - 80nikki
簡単に違いを書くと Imagerはインターフェースがかっけえ Image::Magickはなんか枯れてる 速度はあんまかわんない ファイル読み込み、書き出し、エラー出力 Imager my $img = Imager->new; $img->read(file => $filename) or warn $img->errstr; $img->write(file => $filename) or warn $img->errstr; Image::Magick my $img = Image::Magick->new; $err = $img->Read($filename); $err = $img->Write($filename); $err = $img->Read('-'); # 標準入力から読み込み $err = $img->Write('png:-'); # 標準出力へ書き
共有ライブラリの説明
3. 共有ライブラリ共有ライブラリは、プログラム起動時にロードされるライブラリです。 共有ライブラリが適切にインストールされると、その後に起動される全てのプログラムは、自動的にその新しい共有ライブラリを使うことになります。 実際には、これよりもはるかに柔軟で洗練されています。なぜなら、Linux における共有ライブラリの実現方法のおかげで、次のことが可能となるからです。 ライブラリを更新しながらも、そのライブラリの古くて後方互換性のないバージョンを使いたいというプログラムを、引き続きサポートすることができる特定のプログラムを実行するとき、特定のライブラリ、もしくはライブラリ内の特定の関数でさえもオーバーライドすることができる既存のライブラリを使用してプログラムが動いている間にも、これら全てをおこなうことができる 3.1. 約束ごとこれらの望ましい特性すべてを共有ライブラリがサポートするため
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