逆引きSQL構文集はやりたいことから,その方法を調べられるSQLの逆引きのリファレンスです. すべての項目にサンプルを用意してありますのでよろしければ参考にしてください. ブラウザの検索機能(Ctrl + F)を使用すると効率的にSQLを調べることができます. 本ホームページは現在精力的に作成中です
Intellectual Property Commercialization Evolving big ideas into global businesses About IP Nexus IP Nexus is an IP commercialization company that builds successful startup companies by collaborating with inventors, universities and research institutes to identify high-potential inventions at an early stage and provide the commercial direction, fundraising expertise and management talent necessary
Latent Dirichlet Allocations(LDA) の実装について - 木曜不足 にも出てくるこの式 を導出してみる。 この式は LDA の Collapsed Gibbs sampling で使う全条件付分布(full conditional)。 もし普通のギブスサンプリングだったら、観測されていない全ての確率変数、つまり Z だけではなくθやφについても同様に全条件付分布を構成して、そこからサンプリングを繰り返すことが必要になる。*1 そこで、θとφについては積分消去してしまうことで、Z だけをサンプリングすればよいようにしたのが Collapsed Gibbs sampling。"collapsed" は積分消去して「つぶした」ということと、素の Gibbs sampling から「崩した」ということと、両方かかっているんだろうか? 導出に必要な道具は次の2つ。 ガン
私のブックマーク Latent Topic Model (潜在的トピックモデル) 東京大学 情報基盤センター助教 佐藤 一誠 (Issei Sato) URL: http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~sato/ 1.はじめに 近年、Topic modelと呼ばれる確率的潜在変数モデルが、機械学習とデータマイニングの境界分野で盛んに研究されています。また、Topic modelは、自然言語処理、画像処理、Web解析など様々な応用分野でも多くの適用例が報告されています。 ここでは、Topic modelの研究に関する情報を紹介します。 2.国際会議 機械学習およびデータマイニングでは、主に国際会議で最先端の議論がされているため、主要国際会議を把握しておくことが重要です。Topic modelの研究では、主に以下の国際会議が重要視されています。 Neural In
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