Feature Selection with R / in JP7 R packages that might be helpful in selecting important features. Slides are in Japanese.Read less
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
Vol.27 No.3 (2012/05) Latent Topic Model (潜在的トピックモデル) | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
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 Info
What is the "hashing trick"? - MetaOptimize Q+A
Let's say we want to design a function v = phi(x), which from a d-dimensional vector x = (x(1), x(2), ..., x(d)) outputs a new m-dimensional vector v, with m either greater or smaller than d. In other words, phi can be used either for reducing dimensionality of x (d > m) or for sparsifying x (m > d). One way to do so is to use a hash function h to map x(1) to v(h(1)), x(2) to v(h(2)), ..., x(d) to
H24:Introduction to Statistical Topic Models
統計数理研究所 H24年度公開講座 「確率的トピックモデル」サポートページ 講師: 持橋大地 (統数研), 石黒勝彦 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) 講義スライド 持橋分 (2013/1/15) [PDF] (12MB) 石黒分 (2013/1/16) [PDF] ソフトウェア UM (Unigram Mixtures) um-0.1.tar.gz DM (Dirichlet Mixtures) dm-0.1.tar.gz, dm-0.2.tar.gz PLSI (Probabilistic Latent Semantic Indexing) plsi-0.03.tar.gz (外部サイト) LDA (Latent Dirichlet Allocation) lda-0.1.tar.gz 参考文献 「私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデ
Speeding up Latent Dirichlet Allocation
The code to our LDA implementation on Hadoop is released on Github under the Mozilla Public License. It’s seriously fast and scales very well to 1000 machines or more (don’t worry, it runs on a single machine, too). We believe that at present this is the fastest implementation you can find, in particular if you want to have a) 1000s of topics, b) a large dictionary, c) a large number of documents,
Hashing for Collaborative Filtering
This is a follow-up on the hashing for linear functions post. It’s based on the HashCoFi paper that Markus Weimer, Alexandros Karatzoglou and I wrote for AISTATS'10. It deals with the issue of running out of memory when you want to use collaborative filtering for very large problems. Here’s the setting: Assume you want to do Netflix-style collaborative filtering, i.e. you want to estimate entries
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Dimensionality reduction for sparse binary data - FastML
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
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Latent Dirichlet Allocation ゆるふわ入門 - あらびき日記
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