http://atnd.org/events/12264
Latex Tips
Spacingなどについて \sectionのタイトルの上下にあるスペースの量の調整は.clsファイルにある\newcommand\sectionの定義で行えます。 例えば jreport.cls ではこういう風になってる： \newcommand{\section}{\@startsection{section}{1}{\z@}% {1.5\Cvs \@plus.5\Cvs \@minus.2\Cvs}% {.5\Cvs \@plus.3\Cvs}% {\reset@font\Large\bfseries}} そこで {1.5\Cvs \@plus.5\Cvs \@minus.2\Cvs} が上の量の調整項目で、{.5\Cvs \@plus.3\Cvs} が\sectionのタイトル下のスペースの調整項目です。読み方は \Cvsは\baselineskipに相当してる。3ex とか 0.
機械学習における連続最適化の新しいトレンド | PDF
従来，機械学習における連続最適化の利用は，解きたい問題を線形計画，２次計画，半正定値計画など，特定の標準形に帰着させることによって内点法などの既存の高性能なソルバーを言わばブラックボックスとして使おうというものであった．一方ここ数年，スパース信号復元や圧縮センシングの流行とともに信号処理の分野でこれらの枠組みにこだわらない最適化手法が盛んに研究されている．この発表ではこの代表例として，拡張ラグランジュ法，双対分解，Forward- Backward Splitting 法，ADMM法などを取り上げ，応用例を紹介するとともにそれらの関係を議論する．これらの手法は1960年代から70年代に最適化業界で盛んに研究された古い手法であるが，実装が単純で並列化可能であり，また，問題の性質（スパース性など）をよりよく捉えたアルゴリズムとなるため信号処理だけでなく，多くの機械学習の問題に適用可能であると考
IJCNN Social Network Challengeの勝者が取った手法(deanonymize)は許されるか？ - 糞糞糞ネット弁慶
本当はリンク予測の話として書きたかったが，優勝チームの手法及びそれに対する反応が面白かったのでメモ． 三行まとめ リンク予測のコンペティションが行われた 優勝チームは(データの出処となっていた)Flickrをクロールし，匿名化(anonymize)されていたテストデータを実データと結びつける(deanonymize)事により予測精度を向上させた 優勝チームの手法が公開され，公式フォーラムで「これは問題ではないか？」と言われる 背景 最近見つけたのだが，Kaggle: Your Home for Data Scienceというサイトでは常時賞金が出るデータコンペティションが行われている． 企業や研究者がデータを提供し，分析者がそれを分析する．企業は最終的には賞金を出し，データに対する知見を得る，みたいなアウトソーシングであると公式サイトでは説明がされている． Companies, gover
機械学習関連の勉強会 - 木曜不足
実は日経ソフトウエアの記事は、TokyoWebMining #9 1st で話させていただいた「機械の代わりに人間が学習入門」とちょうど表裏の関係になっています。 「機械学習とは何か」「おもしろそうでしょう？」と語る表側に対し、では実際に勉強し始めると結構大変……という裏側。 そのプレゼンでは、勉強会などに参加してわかっている人にばんばん質問することをお勧めしています。自分もそうやって勉強させてもらってきました。 といってもどんな勉強会をやっているかわからない……そこで、特定のグループではなく、誰でも参加できる読書会や勉強会を紹介してみます。((自分で参加したことがない勉強会も多いため、内容その他についてはご自身でご確認ください……(笑))) URL は読書会のサイトやメーリングリストがあればそれを、なければ最新の atnd を掲載しています。 やはり東京近辺が多いですが、最近はそれ以外の
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