めも

ゲームの攻略・プログラミングの勉強内容・読んだ本の感想のような雑記を主に投稿するブログです

書きかけ

後ほど追記する可能性があるもの。

IPA試験の結果をまとめるページ

基本情報技術者試験(FE) 応用情報技術者試験(AP) システムアーキテクト試験(SA) プロジェクトマネージャ試験(PM) 上記サイトの情報処理技術者試験の勉強ログ。仕事とかプライベートで触れた知識の理解を確認する意味で受けています。追記予定。 基本情…

学会の開催時期について調べる

この記事は何 締め切り一覧 メモ 国内の研究会 データマイニング CIKM DSAA SDM PAKDD KDD AAAI ICML ICDM この記事は何 タイトル通り、学会の時期をなんとなく把握するために一度自分で調べます。 学会の一覧については神嶌敏弘先生の資料 (解説・講義資料…

稀に見たくなる商品カタログサイト

この記事は何 普段から日常的に使うわけではないけど、稀に見たくなる商品カタログサイトへのリンク。 思い出せるようにスクリーンショットを貼ります。たまに追記していく予定です。 余談: スクリーンショットの著作権について気になって調べた際に見つけた…

Reactで簡単なアプリケーションを作成するための準備(1)

この記事は何 作成するアプリケーション React React用語 開発環境のセットアップ 最低限の機能を持つGUIを作成する DOM要素 JSX props 参考文献 javascript Flask・django 参考文献 この記事は何 Reactの勉強をかねて、Flask(Pythonのウェブフレームワーク…

VSCodeのショートカットの英語の頭文字の意味

この記事は何 公式のドキュメント よく使うコマンド 自分の設定 参考文献 この記事は何 [Ctrl+p]のような何気なく使っているショートカットについて、忘れたり混同しないようにするためにpが何の頭文字なのかとかを調べるだけ・自分なりの意味づけを行うため…

Visual Studio Code/Visual Studio 2019の使い方のメモ

この記事は何 Visual Studio Code 設定の同期 キーボードショートカット・コマンド 新しくキーボードショートカットを設定する・既存の設定を確認する 特定ファイルの時にのみ有効になるショートカット エディタ↔ターミナルの切り替え 設定・操作 ビルドタス…

特異スペクトル変換法について

特異スペクトル変換法 実装例 特異スペクトル変換法 部分空間同士間の距離を求めて変角を計算することで異常を検出する手法であり、およそ以下のステップを踏む。 履歴・テスト行列を計算する 上記行列を共に特異値分解 特異値分解した結果の左特異ベクトル…

時系列分析の基礎を調べる:その1

時系列分析の基礎 標本と母集団 時系列データを構成する要素 ランダムウォーク 時系列データの種類 定常な系列 時系列データの種類分け 前処理 定常な系列への変換方法 フィルター 時系列データの分析 可視化 モデル 定常時系列に対するモデル Box-Jenkins法…

予測モデルなどの評価指標について

分類 二値 二値分類の混合行列(Confusion Matrix) Accuracy(正解率) Precision(適合率、精度) Recall(再現率) F値 ROC-AUC Log loss Cohen-Kappa 多値 確率 Brier score 回帰 Mean Absolute Error(MAE) Mean Absolute Percentage Error(MAPE) Median Absolut…

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers(一週目)のメモ

coursera コース全体を通しての大まかな内容 Week1 コンペティションと実際の業務の違い 基本的なMLアルゴリズムの復習 必要なソフトウェア・ハードウェア 前処理の基本 前処理 特徴生成 カテゴリカル特徴・順序特徴 Datetimeの特徴量 座標の特徴量 欠損値 …

論文メモ:Learning to teach

概要 アルゴリズム 問題設定 "Learning to teach(L2T)"の枠組みでは アルゴリズムのフレームワーク 表記 教師のモデル 生徒のモデル 実験 比較手法 評価 教師エージェントを訓練した時と同じモデルの生徒を指導 教師エージェントを訓練した時と異なるモデル…

日本語でのNLP(自然言語処理)を始めるためのライブラリ・講義資料など

ライブラリ クローリング・スクレイピング 形態素解析 Python javascript その他 画像処理 tesseract pyocr その他 勉強会 API 実装 pytorch tensorflow chainer 講義資料など 自分用のメモです。書きかけです。 ライブラリ クローリング・スクレイピング Sc…

no-show予測についてのメモ

no-show とは 各手法の要約 ヘルスケア関係 関連手法 ホテルとか関係 関連手法 交通機関関係 背景 関連手法 本当にただのメモ。 no-show とは ホテルや病院において「予約したけど実際には現れないケース」がよく存在する。 当然運営側としては「何人かはこ…

matplotlibでの散布図・プロット・アニメーションなどのサンプル集

マルチラベルデータのプロット プロットするデータの作成 二次元で可視化 三次元で可視化 三次元で可視化してそれを回転させるアニメーションを作成 分類問題データのプロット Isomapで次元削減したものを可視化 プロットのマーカを変える+ランダムに色を生…

種々の決定木・ランダムフォレストの拡張についての資料集

決定木(Decision Tree) ノード分割のルール Cost-sensitive decision tree ランダムフォレスト(Random Forest) Extremely Randomized Trees Alternating decision tree Decision Jungles Mondrian Forests Boosted Random Forest Canonical Correlation Fore…

Hyperoptなどのハイパーパラメータチューニングとその関連手法についてのメモ

ハイパーパラメータの定義 探索手法 Random Search Manual coordinate descend Grid Search Particle Swarm Optimization Genetic Algorithm Sequential Model-Based Optimization(SMBO) Tree-structured Parzen Estimator(TPE) Sequential Model-Based-opti…

論文メモ:The Limits of Popularity-Based Recommendations, and the Role of Social Ties

まとめると モデル 推薦システムが利用されていない市場のモデル 推薦システムが利用されている市場のモデル Market distortion 実験 利用データ super-node 結果 感想など コード 参考文献など “The Limits of Popularity-Based Recommendations, and the R…

推薦システムに関する資料集とメモ

推薦システム 定義 評価指標 講義・解説スライドなど 推薦システムの分類 個人化による分類 アルゴリズムにて用いるデータによる分類 アルゴリズムによる分類 類似度 行列分解 ベイズ推定 バンディット Deep Learning xxx2vec Web上における推薦システム デ…

Zero-shot / One-shot Learningに関する資料集

定義 Zero Shot Learning one shot learning 関連研究・スライド 2008年 Zero-data Learning of New Tasks 2009年 Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer 2013年 Ze…

論文メモ:Domain Separation Networks

元論文 Domain Adaption 本論文 Domain Separation Networks (DSN) 概要 取り組む問題 モデルの学習 L Task L Recon(struction) L Difference L Similarity 参考文献 書きかけです. 元論文 Bousmalis, Konstantinos, et al. "Domain separation networks." A…

graphvizを使ってフローチャートや遷移図を作成する

できること インストール コマンドでのコンパイル web上でコンパイル 作成例 決定木の可視化 作成例は後ほど追記予定。 できること digraph g{ rankdir=LR; "a" -> "b" -> "c" -> "d" -> "e" -> "f" } をコンパイルすると ができます。 インストール brew in…

バンディットアルゴリズムの復習4:Contextual Bandit

前回 Contextual Bandit スライド 説明 各アルゴリズム外観 EXP4 Epoch-Greedy LinUCB Thompson sampling for Contextual Bandits HyperTS・HyperTSFB 次回 書きかけ、後ほど各アルゴリズムの説明や実験など追加予定。 →水曜夜あたり→土日あたり 前回 UCB,そ…

機械学習関係の無料pdfの一覧

Bayesian Reasoning and Machine Learning Computer Vision: Algorithms and Applications David MacKay: Information Theory, Pattern Recognition and Neural Networks Deep Learning Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and pred…

Deep系の論文めも後半その2 (2016年夏頃までのもの対象)

教師なし CNN features off-the-shelf: an astounding baseline for recognition 画像 Learning and transferring mid-level image representions using convolutional neural networks Learning hierarchical features for scene labeling Semantic Segment…

Deep系の論文めも後半その1 (2016年夏頃までのもの対象)

生成モデル Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Generative Adversarial Nets Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid …

データの次元削減に関する資料集

次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighb…

PythonのJanomeで形態素解析、webをクローリングしてテキストを集めてトピックモデルを作成する

やりたいこと クローリング データの準備 コード ウェブのHTMLをパースする コード 例 コード データのクローリング コード 形態素解析 トピックモデルを作るためのベクトル作成 やりたいこと 特定のまとまりのWebページを集めて、トピック(共通に出てくる…

CNNをもちいて画像に含まれる文字の認識を行う

読む論文:Reading text in the wild with convolutional neural networks [pdf] [1] Text spotting とは 提案手法の流れ ステップ1: 候補領域の選択 Edge Boxes[3] 入力画像 Edge box を使った時の物体認識のイメージ Weak aggregate channel features dete…

(OCW)機械学習の授業のめもその4

KKT条件、双対問題、カーネル関数が登場。前半の講義最後の山場っぽい。 関連する文献 黄色いのがいいです。 第六回のめも (OCW)機械学習の授業のめもその3 - 雑なメモ (OCW)機械学習の授業のめもその3 - 雑なメモ 第七回授業メモ 最適マージン分類器の同値…

情報システム理論と待ち行列理論:メモ2

はじめに 自分用なので細かい定義や厳密な議論はしてないです。この記事のなかで、引用や参照部分は枠で囲んだ部分の前後に引用ないしは参照もとへのリンクを記述しています。リンクのない枠で囲んだ場所は定義や定理の記述部分です。 関連ページ 確率離散事…

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