Amazon.co.jp: Apache Spark入門: 動かして学ぶ最新並列分散処理フレームワーク: 猿田浩輔: 本
インフラ自動化とHashicorp tools
2014年12月11日(木) サムライインキュベート（東京都品川）19:00 ～ 22:00 Code the Clouds Mix-up Vol.2 発表資料 http://everevo.com/event/17392
Macのプレビューの裏ワザ！optionキーで書き出せるファイル形式が増える - あなたのスイッチを押すブログ
「jpg画像をgifに変換したいなー……。そうだ！プレビューで画像を開いて、別の拡張子で書き出せばいけるやん！」 確証はありませんでしたが、Macのプレビューアプリって意外と高機能だったりするんで、当然gif形式への書き出しもできるだろうと思っていました。 でも、結果は…… 予想が外れた感じでガッカリ。でも、gifなんて一般的なファイル形式だから、書き出せてもおかしくないはず……。なんだか違和感が拭えませんでした。 そこで改めてプレビューの書き出し形式について調べてみると、実は書き出しのファイル形式を増やせる裏技があったんです。 プレビューアプリの書き出しフォーマットを増やす方法 出し惜しみしても仕方がないので、結論だけ先に。 書き出しするときに選ぶフォーマット。このドロップメニューを選択するときに、optionキーを押しながらクリックします。 すると、今まで表示されなかったようなファイル
DEIM2015 最終論文集
Contents トップページ 最終論文集 スケジュール 発表要項 論文投稿 主なトピック 参加登録 会場案内・アクセス方法 プログラム 招待講演・特別セッション インタラクティブセッション BoFセッション DBSJ授賞式・記念講演 表彰 運営組織 コメンテータ 過去のDEIM/DEWS お問合せ キーワード一覧 最終更新日：3月30日 DEIM2015にて発表された論文のキーワードです。
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
スパースモデリング
データから「本質的でない説明変数を捨てて要点を抽出した、シンプルで説明能力の高いモデル」を（或る程度ですが）、比較的簡単な計算で得られたりする、ってことです。 一般向けのざっくりの説明なら↓とか。 ビデオの冒頭に出て来る式は（きちんと説明されてはいないが）、要するに「ペナルティ付き最小二乗法」を表し、ただしそのペナルティ関数が解ベクトルxの絶対値(1次)ノルム（つまりマンハッタン距離）になっている。このノルムを小さくすることは、（確率的にですが）実はxの成分の多くを0に（=無視）する、という効果を持つ。たとえば2次元なら、「マンハッタン距離が一定」の曲線は正方形。その４つの角が解になりやすい。最も「自然」であるように思える2次ノルムは、「角がないから自然」なのであって、だから2次ノルムを使ったのでは、有効な成分を減らすという効果が出ません。
多層NNの教師なし学習� コンピュータビジョン勉強会＠関東 2014/5/26
2. 参考文献 • [1] 岡谷貴之, 斉藤真樹. ディープラーニング チュートリアル. http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/index.php/download_file/view/15/137/ • [2] Andrew Ng. CS294A Lecture notes: Sparse autoencoder. http://www.stanford.edu/class/cs294a/sparseAutoencoder.pdf • [3] 得居誠也. Deep Learning 技術の今. https://www.slideshare.net/beam2d/deep-learning20140130
主成分分析と独立成分分析とスパースコーディングの比較[python] - 無限の猿
データを教師なしで変換する行列分解手法、主成分分析（PCA: Principle Component Analysis）、独立成分分析（ICA: Independent Component Analysis）、スパースコーディング(SC: Sparse Coding）の比較。 行列分解手法の明確な定義は知らないが、ここではデータを表すベクトルの集合を横に並べた行列をとして、基底を表す行列と係数のを表す行列の積、 に変換する手法とする。これはすなわち、元のデータをの列にあたる基底の線形和、 で表現することを意味する。はデータの基底で表される空間での表現に相当することになる。 ここでが決まっていれば、を求めるのは線形の逆問題（が正則な正方行列であればその逆行列をにかけてやれば良い）となるが、行列分解問題では双方を同時に求める問題となる。自由度も高くなり、、は一意には決まらない。したがって、、に
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スパースモデリング - 岡田研究室
岡田研究室(東京大学新領域創成科学研究科) スパースモデリングとは，最近，岡田研究室で盛んに研究しているテーマです．「スパース(sparse)」とは，「少数」という意味です．これは，脳科学では，「スパース符号化」という仮説と密接に関連し，情報科学では圧縮センシングという技術とつながりがあり，高次元の観測データからの知識抽出という切り口から，幅広い自然科学分野のデータ解析において成果をあげつつあります． 脳科学におけるスパースモデリング ー脳のスパースな情報表現の解明ー † 脳内で外界の情報がどのように表現され符号化されているかを探ることは，脳科学の重要な問題の一つです．スパース符号化とは，外界の情報が神経細胞のまばらな(疎な)発火パターンで表現されているという仮説であり，現在では脳の多くの領野でスパース符号化が用いられていることが示されています．脳科学におけるスパース符号化の歴史は長く，様
天文屋のための How to スパースモデリング – Makoto Uemura （植村 誠）
Makoto Uemura （植村 誠） Hiroshima Astrophysical Science Center, Hiroshima University (本ページの内容も含めた拙著「物理のためのデータサイエンス入門」（講談社）が発売中です。Amazon | 本サイト内の紹介ページ） この資料はスパースモデリングの1種である LASSO, 圧縮センシング、1次ノルム最小化を天文学・宇宙物理学の研究者に紹介するためのものです。学部生でも読めるよう平易な言葉遣いで書いていますし、読みやすいようにページ数を少なくしていますので、既にベイズ統計・機械学習等の知識をお持ちの方には物足りないかもしれません。 いずれも文章は科研費新学術領域「疎性モデリング」内での研究活動を元に、筆者（植村）の責任で書かれたものです（2015年5月28日）。断りなく内容が変わる可能性もありますので、各自の責任で
スパース推定 | Shimodaira Lab
スパース推定は，最近，統計学機械学習でよく用いられています．「スパース」とは，「疎」という意味で，「スカスカ」というイメージです． 実際に観測されるデータは，比較的スパース構造を持ったデータが多いです．たとえば，画像データでは，隣同士のピクセルの色は，同じような色であることがほとんどです．このとき，同じような色を持つ部分をうまくまとめると，データの情報を大幅に圧縮できます．スパース推定は，データそのものはものすごい大規模だけれども，意味のある情報はごく一部である時に使われます．実際のスパース推定では，大量にパラメータを用意し，重要でないパラメータを“0”と推定します． もうすこし具体的に線形重回帰モデルについて考えます．次元説明変数と目的変数に関して組のデータが得られたとします．このとき，線形回帰モデルは で与えられます．ただし，は誤差項とします．は，求めたいパラメータで，のうち，いくつか
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SNSのネットワーク構造と情報伝播現象の分析 | CiNii Research
Microsoft Word - 研究会原稿-r1.0.docx
Microsoft Word - deim2015_enoki_02013.doc
https://db-event.jpn.org/deim2015/paper/149.pdf
パターン認識特論
http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/signal/sawada/mypaper/sigmod_j2013.pdf
千葉大学大学院工学研究科 修士論文 ランダムウォークサンプリングデータの バイアス除去法の提案と Twitter データによる検証 平成 26 年 2 月提出 指導教員 塩田 茂雄 教授 建築・都市科学�
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/404.pdf
Microsoft Word - draft_20140320.docx
https://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/bitstream/2115/51739/1/IPSJ-MGN531112-1.pdf
知能と情報, Vol. 19, No. 6, pp. 680-688
https://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam06/sigam0602.pdf
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2010/pdf/333.pdf
ソーシャルメディアによる情報伝播過程と社会的影響
筑波大学大学院ビジネス科学研究科 情報伝播のメカニズム分析
疎性モデリング（SP） – Fujishiro Lab