行列分解ライブラリredsvdを公開しました - DO++
大規模疎行列向けの行列分解ライブラリredsvdを公開しました． redsvd 大規模疎行列向けの特異値分解や主成分分析，固有値分解を行うライブラリredsvdを公開しました． 修正BSDライセンスで公開しており，コマンドラインから使える他，C++ライブラリが用意されています． 例えば，行と列数がそれぞれ10万，非零の要素が1000万からなる疎行列に対する上位20位までの特異値分解を約2秒で処理します． 特異値分解とか，使っている技術の詳細とか応用事例を以下に簡単に紹介しましたので，興味のある方は参考にしてください． 特異値分解とは まず行列を適当に復習します．行列Xの転置をX^tと表すことにします．またIを単位行列とし，Oを全ての成分が0である零行列とします．また，行列XX^t=IであるようなXを直交行列と呼びます．Xが直交行列の時，Xvはベクトルvを長さを変えずに回転させます．ここでは
C++の便利ツール・ライブラリ - DO++
フルタイムで働きはじめて4ヶ月。 いろんなことがありました。 今日はインターンが来ているということもあり日頃のC++コーディングライフの中で大変重用しているツールを紹介します。といってもどれも有名なツールでググれば解説がでてくるとは思いますので、一言ずつだけ紹介してみます。みなさんも何かよさげなライブラリ・ツールがありましたら教えてください。 - valgrind/callgrind/cachegrind プログラムの実行結果を解析するツール群。まぁ、王道であえて紹介する必要はないかもしいませんが.。valgrindはプログラムのどこかでメモリが漏れているかどうかのチェックに使います．コードのどの部分で確保した領域がどこで漏れているかまで追跡することができます valgrind --leak-check=full command プログラムのどのが計算量的にボトルネックになっているかを調べ
全文検索エンジン Miniseをリリース + WEB+DBで全文検索の特集記事 - DO++
全文検索エンジンの Minise: MIni Search Engineをリリースしました． このエンジンは全文検索の基本的な機能をサポートしたもので，索引手法は逐次検索（索引無），N-gram，転置ファイル，接尾辞配列をサポートしており，そこそこ最適化を行ってます．Wikipedia日本語版を実験で使ったもので20万文書で構築時間が500秒前後，検索時間が一クエリあたり数msとなっています． BSDライセンスで公開しています． 割りきって，機能を絞ってシンプルな構成にしていますので改造したりしやすいようになっています。まだ、ドキュメントはないですが、C++ APIとして利用しやすいようにもなっていますので、研究用途などで新しい索引やランキングとかでの利用も想定しています（実際に研究用で使ってます）． --- 今回の全文検索ライブラリを開発する機会になったのが，私が担当した今月号のWEB+
オンラインEMアルゴリズム - DO++
EMアルゴリズム（Expectation Maximizationアルゴリズム、期待値最大化法、以下EMと呼ぶ）は、データに観測できない隠れ変数（潜在変数）がある場合のパラメータ推定を行う時に有用な手法である。 EMは何それという人のために簡単な説明を下の方に書いたので読んでみてください。 EMのきちんとした説明なら持橋さんによる解説「自然言語処理のための変分ベイズ法」や「計算統計 I―確率計算の新しい手法 統計科学のフロンティア 11」が丁寧でわかりやすい。 EMは教師無学習では中心的な手法であり、何か観測できない変数を含めた確率モデルを作ってその確率モデルの尤度を最大化するという枠組みで、観測できなかった変数はなんだったのかを推定する場合に用いられる。 例えば自然言語処理に限っていえば文書や単語クラスタリングから、文法推定、形態素解析、機械翻訳における単語アライメントなどで使われる。
DO++: いろんな学会
ICML/UAI/COLTのaccepted paperが出揃い、ざーっと面白そうなのを片っ端から読んでみました。 ICMLの読んでみた、読んでみたいリスト そのうちピックアップします。 ICMLは強化学習系が多くなっているなぁという気もしたのですがそうでもないかな。 ついでに、私が興味を持ってみている機械学習の学会（と一個ジャーナル）紹介を。これも境界領域なので他の学会で面白い話が発表されたりすることも多いです。 機械学習系 JMLR Journal of Machine Learning Research 機械学習の一番メジャーなジャーナルで出るスピードも速い（その年に学会発表されたものがその年のうちに出てくることも珍しくない）。全部web上からタダで論文を落とせる。よいですね ICML International Conference on Machine Learning 機械学習
OLL: オンライン機械学習ライブラリをリリースしました。 - DO++
様々なオンライン学習手法をサポートしたライブラリ「OLL (Online-Learning Library)」をリリースしました。 プロジェクトページ 日本語詳細ページ 学習、推定を行なう単体プログラムと、C++ライブラリからなります。（C++ライブラリ解説はまだ）。 New BSDライセンス上で自由に使えます。使った場合は感想や苦情などいただけると幸いです。 オンライン学習とは、一つずつ訓練データを見てパラメータを更新していく手法で、訓練データをまとめて見てから学習するバッチ学習（SVMs, 最大エントロピー法）と比べて非常に効率良く学習を行なうことができます。それでいながらSVMs, やMEsに匹敵する精度が出ます。 学習するデータの性質にもよりますが、例えば、英語の文書分類タスクで、15000訓練例、130万種類の素性の訓練データに対する学習が1秒未満で終わります（SVMsだと実装に
自然言語処理の学会 - DO++
プログラミング言語の学会に触発された作った。私視点で書いたので、間違ってたりしたら突っ込んでください。 自然言語処理は、情報検索、ウェブ、機械学習とかとの境界領域だったりするのですが、そういうのは除いてます。 大体の学会情報はACL wiki 論文はACL anthology から得られると思います ACL The Association for Computational Linguistics ACL2008 自然言語処理の一番でかい会議。理論からアプリケーションまで何でも集まるが、強いて言えば 機械翻訳、構文解析が多い。いろいろなワークショップ（１０ぐらい）も併設される。 EMNLP Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP2008 言語情報から統計的な情報を取り出して機械学習を使って自然
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