（英語版）こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
博論は宝の山／テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう
物事の調べ方にはいろいろあるが、新しいトピックだと、なかなか適当な文献が見当たらないことも多い。 先日も書いたが、本に載っているのは「最新」の情報ではない。書いたものが本になるまでには、かなりの時間がかかるのだ。 さて、研究は「早い者勝ち」の世界だから、誰も手をつけてないことか、まだあまり手がつけられていないことをやることになる。そのため取り扱うトピックはよりマイナーになっていく。 どマイナーなトピックなど、書いても売れないから、書店で買える書籍にはならない。では、それはどこにあるか？ 答：博士論文にある。 新しく、いっぱしの研究者になろうとする者が書く博士論文。 新参者が、すでに分厚い先行研究がある（その業界では）メジャーなトピックにチャレンジしようというのは、これまでの蓄積をひっくり返せる何年に一度出るか出ないかという実力者か、単なる勘違い野郎である。 もっと慎ましやかな庶民研究者は、
自宅でできるやり方で論文をさがす・あつめる・手に入れる 読書猿Classic: between / beyond readers
１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い 読書猿Classic: between / beyond readers の続きというか、補遺。 大学等に所属してる人は、そこの図書館と契約してる有料データベースを駆使されたし（使い方はガイダンスがあったりするし、図書館のレファレンスでも教えてくれるだろう）。っていうか、言うまでもないだろ、そんなことは。 ここではフリー（市井）の人が使える手を考える。手はたくさんあるが、いっぱいあっても混乱するだろうから、少しだけ。必要なら追記していく。 とりあえず３つのケースに分けてみた。 １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている ２．読みたい分野、知りたいジャンルくらいは決まってる ３．何からはじめればいいのか、さっぱりわからん 番外．論文なんて本屋で買えるぜ １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている Ａ．まずは
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