有名どころな機械学習手法の年表 - 木曜不足
ちょっと機械学習の比較的有名なモデルやアルゴリズムの初出について年表を作ってみた。 って今週末用の資料なんだけどねｗ 1805 Method of Least Squares 1901 PCA (Principal Component Analysis) 1905 Random Walk -1925 Logistic Regression 1936 Fisher's Linear Discriminant Analysis 1946 Monte Carlo Method 1948 n-gram model 1950 RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Space) 1950s Markov Decision Process -1957 Perceptron 1958 Kalman Filter 1960s Hidden Markov Model -1961 N
負の数の「-」は英語で「ネガティブ」：-1 is called Minus One, not Negative One, in Japan
負の数の「-」は英語で「ネガティブ」：-1 is called Minus One, not Negative One, in Japan In Japan, we call -1 "minus one," but my kids call it "negative one." "Isn't that minus one ?" I asked them, then they said "No, 'minus' is for subtraction. Our teacher told us to distinguish negative numbers and the operation of subtraction." Hmnn, that makes sense. Dr. Math says so, too. ex. 5 - (-7) = -2 Japanese school kids:
確率的勾配降下法による行列分解を試してみた - のんびり読書日記
前々回のNMF(Non-negative Matrix Factorization)に続いて行列分解ネタです。言語処理学会全国大会のチュートリアル「推薦システム -機械学習の視点から-」で紹介されていた、確率的勾配降下法による行列分解を試してみました。チュートリアルの資料は公開されていないようでしたので、元論文の方のリンクを張っておきます。実際には同じ著者の別の論文を引用されてましたが、僕には下の論文の方が分かりやすかったのでこっちで。 MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS, Yehuda Koren, Rovert Bell, Chris Volinsky, IEEE Computer, Volume 42, Issue 8, p.30-37, 2009 作成したコードは以下に置いてあります。行列演算にEigenを
Exponential-Golomb coding - Wikipedia
An exponential-Golomb code (or just Exp-Golomb code) is a type of universal code. To encode any nonnegative integer x using the exp-Golomb code: Write down x+1 in binary Count the bits written, subtract one, and write that number of starting zero bits preceding the previous bit string. The first few values of the code are: 0 ⇒ 1 ⇒ 1 1 ⇒ 10 ⇒ 010 2 ⇒ 11 ⇒ 011 3 ⇒ 100 ⇒ 00100 4 ⇒ 101 ⇒ 00101 5 ⇒ 110
PROPACK - Software for large and sparse SVD calculations
Matlab® version: Version 1.1 (March 2004): PROPACK_1.1_Matlab.tar.gz Version 1.0 (1998): PROPACK.tar.gz An overview of the Matlab toolbox is given here. The Matlab routines come with detailed on-line documentation, which can be read by typing "help " at the Matlab prompt. The online documentation for the 4 main routines can be reached via the links below: lanbpro.m: Lanczos bidiagonalization with
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CiteSeerX
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1787192
http://www.ibis.t.u-tokyo.ac.jp/RyotaTomioka/Softwares/SupportPageICML10
(C)SALSA: A Solver for Convex Optimization Problems in Image Recovery
http://www.ann.jussieu.fr/~plc/publist.html
http://www.ece.ucsb.edu/~roy/cgi-bin/makepage.pl?nav=course_271a
http://thames.cs.rhul.ac.uk/~fionn/Sparse_Signal_Recipes/Sparse_Signal_Recipes.html