第17回PRML読書会 (最終回): 13章残り + 14章: モデルの結合 - シリコンの谷のゾンビ
PRML読書会の最終回に参加してきました．今回はスペシャルゲストのしましまさんが参加され，ラスボスを迎えての感動の最終回となりました． 最終回は前から気になっていた14章ブースティングの発表を担当しました．ブースティングは使ったことがあったけれど，なんでそれでうまく学習できるのか，という部分を全然知りませんでした．PRMLではVC次元による解釈はせずに，それまでの試行で得られた弱学習器とその重みを固定して現在の試行の弱学習器とその重みを損失関数を最小化するように決定している逐次最適化という解釈で式の導出を説明しています．ここの導出は非常に簡単で，いつも演習問題をサボ微分ができないゆとりにも優しい，とても簡単な微分で導出することができました． また，尤度演習14.7では変分最小化によって式(14.28)の導出を行うのだけれど，ゆとりに自信を与えてくれるような非常に優しいパターンになっていて，
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
Lectures: Web Engineering
講義情報/ウェブ工学 ウェブ工学 豊田正史(生産研) 電子情報学専攻, 2009 冬, 月 14:45-16:15 講義内容 輪講形式で行う。発表は20分＋質疑応答5分。発表論文を変更したいときはすぐに申し出ること。資料の印刷は必要ない。プレゼンテーションファイルを発表後に豊田あてに送付すること。本ページにて公開の予定。 Data Mining: 9 Social Networks: 5 Search: 4 UI and Mobile Web: 5 Rich Media: 4 Semantic/Data Web: 1 Security and Privacy: 2 10/05 イントロダクション 資料 10/19 藤原靖宏: [Data Mining] Chuan Xiao , Wei Wang , Xuemin Lin , Jeffrey Xu Yu. Efficient similar
MIT's Introduction to Algorithms, Lecture 01 (visit www.catonmat.net for notes)
MIT's Introduction to Algorithms, Lecture 01 (visit www.catonmat.net f... MIT's Introduction to Algorithms, Lecture 01 (visit www.catonmat.net for notes) - 1:20:36 - Aug 20, 2008 MIT - www.catonmat.net () Rate: Visit http://www.catonmat.net for transcription of this lecture and lecture notes. Lecture 1: Analysis of algorithms. Sorting. Insertion...all » Visit http://www.catonmat.net for transcrip
Search Engines: Information Retrieval in Practiceを読む - シリコンの谷のゾンビ
Information Retrieval in Practice 作者: W. Bruce Croft出版社/メーカー: Pearson Education発売日: 2009/05/01メディア: ペーパーバック購入: 2人 クリック: 56回この商品を含むブログ (4件) を見る IR分野の大御所による教科書． 2月に発売されたはずなのになかなか手に入らなかった．どうやらInternational ed.の出版に時間がかかっていた模様．Amazonで予約注文していたのだが，5月初旬のInternational版発売前に手元に届いたのはUS版．こちらはハードカバーだし，円高のときに購入したのでかなりお安く手に入った．ラッキー！ しばらく放置していましたが，ようやく読み始めました． さすがCroft先生たち．IIR並の読みやすい英語です．最初の方しか読んでいないのでなんとも言えませんが，構
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
IIR輪講＠はてな - Tous Les Jours 攻防記
IIR輪講＠はてなで、第２章（The term vocabulary and postings lists）を担当してきました。 作成した駄訳とスライド資料を置いときます〜。ご自由に利用いただいてかまわないです。 第２章で登場したアルゴリズムのうち、[postings list intersection via skip pointer]と[positional postings list] について、Rubyで実装してみました（訳文内に載せてあります）。 第２章邦訳（The term vocabulary and postings lists） 発表スライド（OpenOffice Impressフォーマット） 原文はこちら: http://www-csli.stanford.edu/~hinrich/information-retrieval-book.html
Gaussian Processes for Machine Learning: Contents
Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams MIT Press, 2006. ISBN-10 0-262-18253-X, ISBN-13 978-0-262-18253-9. This book is © Copyright 2006 by Massachusetts Institute of Technology. The MIT Press have kindly agreed to allow us to make the book available on the web. The web version of the book corresponds to the 2nd printing. You can buy the book for a list price of 50.00 US$ or 40.00 UK£
機械学習による自然⾔語処理 チュートリアル 〜PerceptronからCRFまで〜 (2008-08-03-crf.pdf)
機械学習による自然⾔語処理 チュートリアル 〜PerceptronからCRFまで〜 岡野原 大輔 東京大学 Preferred Infrastructure 2008 8/3@PFI本郷オフィス 目次 • 自然⾔語処理 紹介 • 機械学習導⼊ • パーセプトロン • バッチ学習 (最大エントロピー法) • 過学習/正則化 • 多クラス分類 • 系列分類 (CRF, Structured Perceptron) このへんで 眠くなる 自然⾔語処理 (1/2) • ⾔語情報をコンピュータで処理する – コンピュータ⾔語の研究との対⽐で自然⾔語 – 世界最初のコンピュータの出現の頃から自動翻訳は 試みられている。コンピューターサイエンスの中で も歴史の⻑い分野 – 近年ビジネス的にも成功, Googleなどなど • 非常に幅広い分野と接触する、境界領域 – 処理する⼿法 = ⾔語学, 数学,
情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - シリコンの谷のゾンビ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
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