R で高速な (ユークリッド) 距離行列計算 | Atsushi TATSUMA Web Page
はじめに 皆さんは R 好きですか？好きですよね。勉強会もたくさんありますもんね。 僕は嫌いです。遅いので。でも、書き方の工夫でなんとかなることもあります。 僕が研究室でやってることは、表向き検索ということになってるのですが、 やってることは、次元削減とかクラスタリングとか、そのあたりです。 データがなす空間を、解析するという点では、検索も機械学習も一緒ですね。 この、データが空間上でどういった感じになってるのか、の手がかりとなるモノに、 全データ点同士の距離があります。これを行列で表したものが、距離行列です。 距離には、だいたい、まずは、ユークリッド距離を試します。 R で距離行列を求める場合 dist 関数を使いますが、 ユークリッド距離だけに絞れば、自作した関数の方が速くなります。 2点間のユークリッド距離 いま、二次元のデータが、二点あるとします。 ちなみに、データ点
twitter日本語ユーザーのソーシャルグラフダンプ - 不可視点
twitter日本語ユーザー100万人分のフォローイングとプロフィールのダンプを作成しました。 レコメンデーションの実験や分析に使えるかもしれません。 プロフィール： 108万人分のスクリーンネームや自己紹介文 フォローイング： 103万人分のフォローイング先ID一覧です。 展開すると300万ノード 2.8億エッジになります。（※被フォローエッジを含みません） 以下のURLからダウンロードできます 今回はMongoDBをストレージにしました。ダンプの利用にはMongoDBのインストールが必要となります。 https://github.com/penguinco/yats-socialgraph-dump 使い方： $ git clone git://github.com/penguinco/yats-socialgraph-dump.git $ cd yats-socialgraph-du
TokyoWebmining#8 協調フィルタリングにおける希薄問題の解決法 - Random walk
[DL輪読会]Understanding deep learning requires rethinking generalizationDeep Learning JP
レコメガール 復興支援バージョン
ねぇねぇ、こんな復興支援オークションやってるんだって！ 今の入札価格は、{item1}円みたい。 {item1}円 入札残り締切りまで、あと{item2}日かぁ。 残り{item2}日 ねぇ、どぉ思う？ 入札してみない？ この商品の詳細を見に行く。 今、こんな復興支援やってるんだよ。知ってる？ だいたい{item1}円くらいで買えて～。 {item1}円 {item2}ポイントつくんだって。 {item2}ポイント どう？買ってみたくなったぁ？ この商品の詳細を見に行く。 Web Services by allcoupon.jp ねぇねぇ、復興支援のクーポンがあってさ。 こんなものなんだけど。 なんと、通常 {item1}円のところを、 {item1}円 今なら、{item2}円なんだって！ {item2}円 どぉ？チャンスだよ～。 ねぇ、買おうよ～。 このクーポンの詳細を見に行く。
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