ゆるふわめも

東京か京都にいます。

書きかけ

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…

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…

最適化:非線形計画について(最急降下、ニュートン、KKT条件)とNP困難問題に対する動的計画法

この記事の内容 試験が近いからぱっとノートとかまとめた記事。細かい定義とかは省略してます。そして特に断りが無い限りはベクトルで、といった添字のあるものはベクトルではない単なる実数か定義域の内部にある数の一つです。あと微分可能性とかはほぼ触れ…