logsumexpとスケーリング法
少し前にtwitter上でCRFSuiteはスケーリング法を使っているから速い，的なことを書いたのでその解説です． linear-chain CRFのパラメタ推定に必要なのは対数尤度関数の微分です．これの計算に必要なのが，前向き・後ろ向きのスコアαとβです．時刻t（系列上での位置）とラベルiに対する前向きスコアαは，以下の式で計算されます．fは特徴ベクトル，wは重みベクトルです． ところがこのままだと問題が起こります．αの値はexp個の足し算で構成されるため，最終的にかなり大きくて，簡単に倍精度の限界を超えてしまうのです．困った．そこで，logの世界に落とします．αの代わりにlog(α)を計算します．すると，expの世界の掛け算はlogの世界の足し算になります．問題は，足し算です．expの世界の足し算を，logの世界で行う２項関数がlogsumexpです． で定義されます．expをかけてる
matplotlibで日本語epsを生成する方法
matplotlibは素晴らしく使い勝手がいいのだが，日本語を表示しようとした途端にハマってしまった．まだちゃんと調べきれてないんだが，どういうわけかうまく行ったり行かなかったりで，とりあえず自宅環境でちゃんと動いたのでメモ．手元の環境は python 2.6 + matplotlib 0.99.1． 最終的な結論としては，フォントを適切に設定すればOK．フォントファイルの指定はFontPropertiesを使う必要があるようだ．ここで埋め込むフォントで挙動が変わるらしいことが，経験的にわかった．動作を確認したのは最新のIPAフォント（現時点でver 003.01）．このフォントは，埋込PDFを作ることをライセンス上許可しているため，フォント埋込みを要求される論文投稿など（加えて，国際学会に日本語の処理の文脈で投稿する必要がある時）使うと良いだろう．こういう基盤の仕事をオープンソースという
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matplotlibで日本語表示～解決編
