Statistical paradises and paradoxes in big data (I): Law of large populations, big data paradox, and the 2016 US presidential election
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C++ã®è¡Œåˆ—ライブラリ Eigenã®ç´¹ä»‹ - Preferred Networks Research & Development
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Lecture 8 | Convex Optimization I (Stanford)
Professor Stephen Boyd, of the Stanford University Electrical Engineering department, lectures on duality in the realm of electrical engineering and how it is utilized in convex optimization for the course, Convex Optimization I (EE 364A). Convex Optimization I concentrates on recognizing and solving convex optimization problems that arise in engineering. Convex sets, functions, and optimizatio
Writing Unit Tests for Sampling | Graham's Research Blog
One popular method for estimating statistical models is sampling, and in particular Gibbs sampling. As I’ve written before, sampling is based on randomness, which makes it somewhat difficult to debug. On the other hand, one popular way to ensure the quality of code is through arrays of unit tests, which are designed to test your code at a very fine-grained level (e.g. one test for each function in
ビッグ・データをæ“る者ãŒå‹ã¤
統計数ç†ç ”究所 所長 樋å£çŸ¥ä¹‹ データ集約型科å¦ã¨ã„ã†ç§‘å¦çš„探究手法ãŒã€ç§‘å¦ã®ä¸–ç•Œã®ã¿ãªã‚‰ãšã€ãƒ“ジãƒã‚¹ç¤¾ä¼šã§ã‚‚注目ã•ã‚Œã¦ã„る。基本方程å¼ã‚’ç†è«–解æžã‚„計算機シミュレーションã§è§£ã演繹的ãªæ‰‹æ³•ã§ã¯ãªãã€ãƒ“ッグ・データ（莫大ãªé‡ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ï¼‰ã‹ã‚‰èª²é¡Œã‚’見ã¤ã‘出ã—モデル化ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ã€ã‚ˆã‚Šã‚ˆã„予測を行ã£ãŸã‚Šã€æ–°ã—ã„法則を見ã¤ã‘出ã—ãŸã‚Šã™ã‚‹å¸°ç´çš„ãªæ‰‹æ³•ã§ã‚る。科å¦ã®ã€Œç¬¬å››ã®ãƒ‘ラダイムã€ã¨ã—ã¦å¦å•é ˜åŸŸã‚’超ãˆã¦äººé¡žã«æ–°ã—ã„価値をもãŸã‚‰ã™ã¨æœŸå¾…ã•ã‚Œã€çµ±è¨ˆå¦ã¨ç¤¾ä¼šã¨ã®ã¤ãªãŒã‚ŠãŒãã‚ã‚ã¦é‡è¦–ã•ã‚Œã‚‹æ™‚代ãŒåˆ°æ¥ã—ã¦ã„る。 データ集約型科å¦ã¯ã€ã™ã§ã«ä¸€ä¹ä¹ã€‡å¹´ä»£ã«æ—¥ç±³æ¬§ã§ç ”究ãŒå§‹ã¾ã‚Šã€ãã®é»Žæ˜ŽæœŸã«ãŠã„ã¦æ—¥æœ¬ã‚‚大ãã貢献ã—ãŸã€‚当時ç§ãŒç ”究ã—ã¦ã„ãŸäººå·¥è¡›æ˜Ÿãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¯ãƒ“ッグ・データã®èµ°ã‚Šã§ã‚ã‚Šã€ãã®å¾Œã€ãƒ’ト・ゲノム計画ã§è†¨å¤§ãªã‚²ãƒŽãƒ ・データãŒç²å¾—ã•ã‚ŒãŸçµæžœã€åœ°çƒãƒ»å®‡å®™ç§‘å¦ã¨ç”Ÿå‘½ç§‘å¦ã®ä¸¡åˆ†é‡Žã§å…ˆè¡Œã—ã¦ã€ãƒ“ッグ・データã®è§£æžæ‰‹
Machine Learning Summer School (MLSS ), Bordeaux 2011
Machine Learning Summer School (MLSS ), Bordeaux 201110 Lectures · Sep 4, 2011 AboutThe school provides tutorials and practical sessions on basic and advanced topics of machine learning by leading researchers in the field. The summer school is intended for students, young researchers and industry practitioners with an interest in machine learning and a strong mathematical background. The school ad
PRIB 2012 / The 7th IAPR International Conference on Pattern Recognition in Bioinformatics
PRIB 2020 - Multiplications Conference Important Dates Full paper submission deadline May 28, 2020 June 18, 2020 Author notification of acceptance July 31, 2020 Camera-ready paper deadline: August 23, 2020 Poster abstract submission October 2, 2020, October 9, 2020 Notification of poster abstracts October 9, 2020 TBA Committee General Chairs Jun Sese Shandar Ahmad Tokyo Tech NIBIO Program Chairs H
Paper Gestalt - n_hidekeyã®æ—¥è¨˜
明ã‘ã¾ã—ã¦ãŠã‚ã§ã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã™ã€‚ ãŠæ£æœˆã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€ã¡ã‚‡ã£ã¨å¤‰ã‚ã£ãŸæ¥½ã—ã„è«–æ–‡(？)を紹介ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ Carven von Bearnensquash, "Paper Gestalt", Secret Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition, 2010. http://vision.ucsd.edu/sites/default/files/gestalt.pdf 2010å¹´ã®CVPRã§å‚åŠ è€…ã«é…布ã•ã‚ŒãŸã‚¸ãƒ§ãƒ¼ã‚¯è«–æ–‡ã§ã€UCSDã®å¦ç”ŸãŒæ›¸ã„ãŸã‚ˆã†ã§ã™ã€‚ã‚‚ã¡ã‚ã‚“ã“ã‚“ãªåå‰ã®äººã¯å®Ÿåœ¨ã—ã¾ã›ã‚“。 ビジョンæ¥ç•Œã®æŸ»èªã®å‚¾å‘を皮肉る内容ã§ã€ã€Œä¸èº«ãªã‚“ã¦èªã¾ãªãã¦ã‚‚見ãŸç›®ã®å°è±¡ã§ã‚¢ã‚¯ã‚»ãƒ—ト・リジェクトãŒåˆ¤æ–ã§ãã‚‹ãœï¼ã€ã¨ã„ã†ã®ã‚’実際ã«ç”»åƒèªè˜ã§å®Ÿé¨“ã—ã¦ã¿ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚論文自体ã¯ãƒã‚¿ã§ã™ãŒã‚„ã£ã¦ã‚‹å®Ÿé¨“ã¯ãŠãらãガãƒã§ã™ã€‚ 著者ã¯
統計数ç†ç ”究所 - ゲノムã®å¤šæ§˜æ€§ï¼Œé€²åŒ–，疾患ã«é–¢ã‚る話題ã«ã¤ã„ã¦ã®è¬›æ¼” -
å…±åŒåˆ©ç”¨é‡ç‚¹åž‹ç ”究ã«ã‚ˆã‚‹ç ”究集会 - ゲノムã®å¤šæ§˜æ€§ï¼Œé€²åŒ–，疾患ã«é–¢ã‚る話題ã«ã¤ã„ã¦ã®è¬›æ¼” - 日程 2011å¹´12月19日（月）・20日（ç«ï¼‰ å ´æ‰€ 統計数ç†ç ”究所 セミナー室5 (3階 D313,314) プãƒã‚°ãƒ©ãƒ 《12月19日》 12:35 間野修平 挨拶 12:40 太田朋å（éºä¼ç ”） 「生物ã®æŸ”軟ãªã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã¨ã»ã¼ä¸ç«‹èª¬ã€ 13:00 三浦åƒæ˜Žï¼ˆçµ±æ•°ç ”） 「å°åˆ†æ•£æ¼¸è¿‘ç†è«–を用ã„ãŸé›†å›£éºä¼å¦çš„ç ”ç©¶ã€ 13:20 手島康介（ä¹å¤§ï¼‰ ã€Œã‚²ãƒŽãƒ æƒ…å ±ã‚’ç”¨ã„ãŸç”Ÿç‰©é›†å›£æ§‹é€ ã®å†æ§‹ç¯‰ã«é–¢ã™ã‚‹ç ”究〠13:40 長田直樹（éºä¼ç ”） 「多座ä½ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’用ã„ãŸã‚²ãƒŽãƒ ヒストリーã®æŽ¨å®šã€ 14:00 太田åšæ¨¹ï¼ˆåŒ—里大） 「人類ã®å½¢æ…‹ã€ç”Ÿç†ãƒ»ä»£è¬ã€ç–¾æ‚£ã®é€²åŒ–ã«é–¢ã™ã‚‹ã‚²ãƒŽãƒ å¤šæ§˜æ€§ç ”ç©¶ã€ 14:20 米澤隆弘（復旦大） 「家畜化éŽç¨‹ã«ãŠã‘る淘汰圧ã®å¤‰å‹•ã€ 14:40 æ‰é‡Žéš†ä¸€ï¼ˆç·ç ”大） 「パン酵æ¯ã«ãŠã‘るゲノãƒ
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本連載「Apple Geeksã€ã¯ã€Apple製ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ï¼ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã€ã¾ãŸã“れらã®ä¸æ ¸ã‚’ãªã™OS Xï¼iOSã«é–¢ã™ã‚‹è§£èª¬ã‚’ã€ä½™ã™ã“ã¨ãªããŠè´ˆã‚Šã™ã‚‹é€£è¼‰ã§ã™ï¼ˆé€£è¼‰ç›®æ¬¡ã¯ã“ã¡ã‚‰ï¼‰ã€‚ UNIX使ã„å‘ã‘を始ã‚ã€Apple関連テクノãƒã‚¸ãƒ¼æƒ…å ±ã‚’çŸ¥ã‚Šã¤ãã—ãŸã„ユーザーã«å½¹ç«‹ã¤æƒ…å ±ã‚’æä¾›ã—ã¾ã™ã€‚ アップルã¨æµ…ã‹ã‚‰ã¬ç¸ã€ ナレッジエンジン「WolframAlpha〠「WolframAlphaã€ã‚’ã”å˜çŸ¥ã ã‚ã†ã‹ï¼Ÿã€€Googleã‚ラーã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ã“ã¨ã‚‚ã‚ã‚‹ã€çµ±è¨ˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãªã©å®šé‡çš„æƒ…å ±ã‚’ã‚‚ã¨ã«å›žç”ã™ã‚‹â€œãƒŠãƒ¬ãƒƒã‚¸ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ³â€ã¨ã§ã‚‚呼ã¶ã¹ãウェブサービスã 。開発ã®ä¸å¿ƒäººç‰©ã¯ã€æ•°å¼å‡¦ç†ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 「Mathematicaã€ï¼ˆãƒžã‚»ãƒžãƒ†ã‚£ã‚«ï¼‰ã§åを馳ã›ã‚‹Wolfram Researchã®CEOã€ã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒ¼ãƒ–ン・ウルフラム（Stephen Wolfram）æ°ã€‚å½¼ãŒæ‰‹ãŒã‘ãŸã‚µãƒ¼ãƒ“スãªã ã‘ã«ã€ãã®æ©Ÿèƒ½ã«ã¯ç›®ã‚’見張るもã®ãŒã‚る。
Tokyo nlp #8 label propagation
4. ラベルä¼æ¬æ³•ã¨ã¯ï¼Ÿ パターン インスタンス ç´ æ€§ï¼ˆç‰¹å¾´ï¼‰ 例：å˜èªž, æ–‡, 文書ãªã© シードã‹ã‚‰ è² ãƒ©ãƒ™ãƒ«ã‚’ l ã‚°ãƒ©ãƒ•ä¸Šã« æ£ ã‚·ãƒ¼ãƒ‰ ä¼æ¬ã•ã›ã¦ M ？ uã®éƒ¨åˆ†ã® ラベルを u … 推定ã™ã‚‹ ？ 方法ã®ç·ç§° æžã®å¤ªã•ï¼é‡ã¿ ã¯è‰²ã€… 4 5. ãªãœè¨€èªžå‡¦ç†ã§ã‚°ãƒ©ãƒ•ï¼Ÿ →分布仮説 Wikipediaã«ã‚ˆã‚‹ã¨ï¼š “words that occur in the same contexts tend to have similar meanings.†[Harris, 1954] Context: • Social context – 例：誰ã®ç™ºè¨€ã‹ï¼Ÿ • Verbal context – 例： words that occur in the same • 下線部ãŒoccurã«å¯¾ã™ã‚‹context 5 6. グラフ→行列 Y M è² l i xi T l X æ£ u M ？ j u
データマイニングã§ä½¿ã‚れるトップ10アルゴリズム- データサイエンティスト上ãŒã‚Šã®DXå‚謀・起æ¥å®¶
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最速ã®ç–Žãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã¯ã©ã‚Œã - Preferred Networks Research & Development
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次世代シーケンサãŒæ±‚ã‚る機械å¦ç¿’
1. 次世代シーケンサ解æžã§ æ–°ãŸã«æ±‚ã‚られる機械å¦ç¿’ æ±äº¬å·¥æ¥å¤§å¦ 大å¦é™¢æƒ…å ±ç†å·¥å¦ç ”究科 瀬々 潤 ses[email protected]itech.ac.jp 2011/11/10 @ IBIS 2011 2. éºä¼å DNA(ゲノム) mRNA タンパク質 細胞 Illustrations are © 2011 DBCLS Licensed under a Creative Commons 表示 2.1 日本 License 2 3. 次世代シーケンサã¨ã¯ï¼Ÿ • DNAã‚’èªã‚€æ©Ÿæ¢° • å˜ç´”ã«ã¯DNAã‚’èªã‚€é‡ãŒï¼Œä»Šã¾ã§ã‚ˆã‚Šå¢—ãˆï¼Œå®‰ä¾¡ã«ãªã£ãŸã ã‘ ã®æ©Ÿæ¢°ï¼ŽãŸã ，ãã®è¦æ¨¡ãŒåŠç«¯ãªã„． • 大è¦æ¨¡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æ‰±ã„→統計解æžâ†’å¦ç¿’モデルã¸ï¼Ÿ 長㕠次世代シーケンサ (第3世代，2010∼) 7万本 x2000bp 96本 x500bp サンガー法 次世代シーケンサ (ヒトゲノムãŒèªã¾ã‚ŒãŸ (第2世代, 200
Graphical modeling and further beyond in data mining
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ランã‚ング
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Detecting Novel Associations in Large Data Sets | Science
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