Stats 329 Large-Scale Simultaneous Inference Winter 2009/2010 Contact Information Instructor: Bradley Efron Email: bradFLAMINGO@stat.stanford.edu (remove bird) Office Hours: Fri 4:30-5:45 TA: Omkar Muralidharan Email: omkarSPARROW@stanford.edu (remove bird) Office Hours: Tue 1:15-3:15, Sequoia 235 Information Course meets Tue, Thu 3:15 PM - 4:05 PM at Sequoia 200 (First meeting Tue Jan 5

Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additionally it uses the following Theano functions and concepts: T.tanh, shared variables, basic arithmetic ops, T.grad, Random numbers, floatX and scan. If you intend to run the code on GPU also read GPU. Energy-Based Models (EBM)¶ Energy-based models associ

All talks will be held on Mondays at Noon. Subscribe to the mailing list below for the room location. Lunch and drinks provided! Volunteer to give a talk today! Subscribe to the ML Lunch seminar announcement mailing list. Registration is open only to CMU or UPitt email addresses. Abstract Gating is a key feature in modern neural networks including LSTMs, GRUs and sparsely-gated deep neural network

Publishers of Foundations and Trends, making research accessible

ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条

クラスタリング MacでSVM-Lightを使う MacでLIBSVMを使う MacでLIBLINEARを使う MacでMahoutを使う MacでTensorFlowを使う GeForce GTX 1080を搭載したMac ProでTensorFlowを使う MacでRを使う WindowsでRを使う Rの基本 Rでデータを読み込む Rで統計分析する Rで相関分析する Rで主成分分析する Rで独立成分分析する Rで機械学習する Rでクラスター分析する Rで階層クラスタリングを使う Rでk平均法を使う Rでスペクトラル・クラスタリングを使う Rで回帰分析する Rで分析分類する Rで決定木を使う RでSVMを使う RでNaïve Bayesを使う RでRandom Forestを使う Rで混合ガウス分布推定を使う Rで大規模データを扱う Rでグラフを重ねる MacでRのkernlabパッケー

上位下位関係抽出ツール Version1.0 : Hyponymy extraction tool 目次 上位下位関係抽出ツールとは 新着情報 注意事項 ダウンロード 動作環境 実行 機械学習用モデルファイル 実行結果 オプション引数 ディレクトリ構成 実行コマンド入力例 抽出上位下位関係数 参考文献 Copyright 上位下位関係抽出ツールとは 上位下位関係抽出ツールは，Wikipediaダンプデータ(XMLファイル)から機械学習を使って上位下位関係となる用語ペアを数百万対のオーダーで抽出できるツールです． 上位下位関係とは，"XはYの一種(一つ)である"と言えるXとYの関係を言います． Xのことを下位語，Yのことを上位語と呼びます． 別の言い方をしますと，上位下位関係は「上位概念ー下位概念」または「概念ーインスタンス(具体例）」の関係を持つ語の対となります． 抽出できる上位下位関係の

WekaはニュージーランドWaikato大学で開発されたデータマイニングツール ボックスです．本授業では，このWekaツールボックスの中に含まれる決定木生 成アルゴリズムJ48を用いて演習を行います．以下ではSFCの特別教室の環境を 想定し，必要なセットアップと使用方法について述べます． Wekaはインターネット上で無料で提供されています．利用に際してはヴァー ジョン1.2以上のJava開発環境が必要です．本マニュアルでは，説明の都合上， Wekaを履修者各自がCNSの自分のディスク領域にインストールして使用するこ とを前提としていますが，知識のある人は，自分のノートPCなどにインストー ルしても構いません．Wekaに関する詳しい情報はすべて，WekaのWebページ を参照して下さい． UNIXの操作にある程度慣れている人は、以下で説明するweka-3-3-6.jar を解凍したものをt