今日のふぁぼられ

  • 前に森博嗣のエッセイを読んでなるほどなと思ったのが「音楽が好きな人というのは、音楽の9割が嫌いな人です」って一文。で、それを上司に話したら、「音楽」を「人間」に置き換えても同じだねって言われて、さらになるほどと思った。
  • ふぁぼったーが落ちてるけど、これは「折角の日曜日なんだから、ふぁぼったーなんて見ないで外に出たら」っていうリア充管理人の行間なので察してあげるべき。

from http://favotter.matope.com/user.php?user=Alembert

プロフィールページへのデプロイが上手くいかない

OpenSocialで何かやりたいなーと思っていたので、本を購入してみたのですが、色々困難にぶちあたっとります。ざっとあげただけでも

  • 本で述べられているバージョンが古い(本:v0.7、最新:v0.9)
  • 本で述べられている SNS の例である Orkut が重い
  • Orkut のプロフィールページへのデプロイができない

などなど。
こっちで勉強した方がいいかなあ : http://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai2/mixiappli01/01.html

PRML第4章メモ

4.1 線形関数(判別関数)

  • 線形識別関数
    • 入力変数とパラメータとの内積で出力変数(1次元)に射影。y = w・x + w0(w0 : bias parameter)。決定面は y = 0。
    • 決定面から大きく離れた入力関数にペナルティを課してしまう⇒おかしい
    • 誤差関数 : ½Tr{(XW-T)T(XW-T)}
  • フィッシャーの線形判別
    • クラス1の目標関数を N/N1、クラス2の目標関数を N/N2 として、線形識別関数に最小二乗法を適用すると得られる
  • パーセプトロンアルゴリズム
    • 入力変数->非線形関数->パラメータとの内積->ステップ関数->出力変数
    • 誤差関数 : E(w) = -Σ[n:error] WT φn tn
    • 解は最急降下法で求められる(ただし収束がめちゃくちゃ遅い)

4.2 確率的生成モデル

  • ガウス分布の活性 : ak(x) = (Σ-1μk)Tx + (-½μkTΣ-1μk + ln p(Ck))
  • 指数型分布族の活性 : ak(x) = λkTx + (ln g(λk) + ln p(Ck))

4.3 確率的識別モデル

読んでない

4.4 ラプラス近似

  • ラプラス近似 = 確率分布を、そのモードを平均に、モードでのヘッセ行列を分散に持つガウス分布で近似
  • BIC : ln(D|θMAP) - ½M ln N

4.5 ベイズロジスティック回帰

読んでない

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3 時頃までずっと IIR 輪講のレジュメを書いていたので眠い・・・。眠死(ねむし)しそうなのを我慢して 11 時頃に出社。oneclip ユーザ増えてきましたね。品質を改善した途端にユーザが増えると、努力が報われた感があって嬉しいです。