完全に周回遅れだが、Go言語に入門しようと思った。 The Go Programming Language既に実務で使っている友人にお勧めされた"A Tour of Go"というサイトで一通り勉強した。例えばニュートン法などを実装したが、かなりの速度が出るので、結構気に入った。 pack…

RESTful API RESTの原則に則って構築されたWebシステムのHTTPでの呼び出しインターフェースのこと。RESTとはREpresentational State Transferの略で、分散型システムにおける複数のソフトウェアを連携させるのに適した設計原則の集合、考え方のこと。 qiita.…

デッキレシピ 結果

データセット 日経平均株価のデータは、以下のサイトからダウンロードしました。2007年以降のデータをダウンロードし、結合して一つのcsvファイルを作ります。 http://k-db.com/indices/I101/1h 日付の列の処理 ダウンロード時点では"2007/01/01"のような形…

デッキレシピ なかなか勝率が上がらないので調整中です。 使い方 「ワンチャン！？」の効果で、四肢パーツを集めます。

遊戯王デュエルリンクス*1におけるレベル上げ*2などで「メテブラオート」*3を使っていますが、スキル「バランス」*4がないキャラクターだと、少なからず手札事故で融合できないまま敗北することがあります。今回は、ランダムで配布される初期手札で融合でき…

スキル「バランス」によって、初手に必ずモンスター1枚が来ることを前提にしたデッキ。プレイングの上手さに応じて勝率が変動する印象。プレイヤースキルが試される感じで、使っていて楽しい。

デッキレシピ 最初にゲート・ガーディアンを出し、後はデッキを0枚にする。

論文名 Dani Yogatama, Fei Liu, Noah A. Smith: Extractive Summarization by Maximizing Semantic Volume, The 2015 Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing(EMNLP 2015), 2015.09.link どんなもの？ 文章要約タスクにおいて、文…

『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）*1の第4章pp.92-95に載っていた、KMeansによるBag of Visual Words(BoVW)を実装。 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans ## KMeansによるBoVW def coding(X_ap): bovw = np.zeros((len…

CIFAR-10とは 以下のブログが詳しい。aidiary.hatenablog.com SIFT特徴量とは 『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）*1の第2章などを参照のこと。 ライブラリのインストール 以下のライブラリを準備する。 from chainer import datasets impor…

論文名 磯沼大 et al.: 業績推定とのマルチタスク学習による決算短信からの重要文抽出, 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）, 2017-IFAT-124, No. 10, pp. 1-6, 2017.02. 研究会 - 業績推定とのマルチタスク学習による決算短信からの重要文抽出 どんなも…

論文名 磯沼大 et al.: 文書分類とのマルチタスク学習による重要文抽出, 人工知能学会全国大会論文集（第31回）, 2017.05. jsai2017:1J1-4 文書分類とのマルチタスク学習による重要文抽出 どんなもの？ 参照要約（人手で作成された要約）が少量の場合におい…

論文名 磯沼大 et al.: 業績変動を考慮した決算短信からの重要文抽出, 情報処理学会研究報告, Vol. 2016-NL-227, No. 6, 2016.07. 情報学広場：情報処理学会電子図書館 どんなもの？ 概要から抜粋 本研究では過去の決算短信と決算記事から業績変動と短信文の…

デッキレシピ シャイン数によっては8000行くことも。

「論文メモを残そう」という、ただの感想文 動機 これまで乱読していたので、一定の形式で残したい。 形式 取りあえず「論文メモ」で検索して最初にヒットした以下のページの内容にすることに。 lafrenze.hatenablog.com メモする内容は以下の通り。 どんな…

『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）*1の第4章が、サラッと読もうとしたところ結構骨の折れる内容だったので、自分用の備忘録として要点まとめを作ることにしました。『画像認識』第4章、難しいンゴ(ﾟ∀ﾟ)— u++ (@upura0) 2017年8月5日 第4章…

以下のようなキャッチーな科学ニュースがありましたが、いかんせん「東大が新技術」だけでどの部局の誰が発表したかなど情報が欠落していたので、備忘録としての補足。www.itmedia.co.jp 科学技術振興機構（ＪＳＴ）からのプレスリリース www.jst.go.jp 研究…

今回は、過去2回の記事*1*2でも使った日経新聞のツイッター(@nikkei)の投稿文のデータセットを用いて、類似する見出しを抽出しようという話です。とある見出しと類似する見出し、つまり関連記事を取り出す試みになります。 doc2vec この問題に取り組むため、…

今回は、前回の記事で作成したデータセットについて、分かち書きを実行します。分かち書きすることで、例えばword2vec*1など更なる分析に活用できます。 前回に引き続き利用するRパッケージRMeCab*2には、RMeCabTextという関数が用意されています。 RMeCabTe…

今回の記事では、自然言語処理の勉強として、日経新聞のツイッター(@nikkei)において出現頻度の高い単語を抽出します。 データセット 日経新聞のツイッター(@nikkei)の投稿文 期間：2017年6月7日～2017年7月26日 当該期間の3200件の投稿から、RTを除いた3047…

浦和レッズの監督を務めていたミハイロ ペトロヴィッチの解任が本日、発表されました*1。 細やかな不満はあるにせよ、5年半もの長きにわたり浦和レッズで魅力的なサッカーを展開してくれたことに深くお礼を申し上げます。 今回の記事では、1試合当たり得点・…

デッキレシピは以下。既に到達報酬は制覇済み。 追記：20170803 最終成果

2017年7月29日18時、この時間になってようやく、隅田川花火大会が本日開催されると知りました。 ふと、Googleトレンドで「隅田川花火大会」を調べてみると、以下のような結果が得られました。 trends.embed.renderExploreWidget("TIMESERIES", {"comparisonI…

背景と目的 検証内容 データセットの作成 データの可視化 おわりに 脚注 背景と目的 朝日新聞デジタルは7月28日、山本幸三地方創生相の発言録として、以下のような内容*1を報じました。 （東京一極集中の是正に向けて東京２３区内にある大学の定員を抑制する…

『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）の第3章「統計的特徴抽出」に登場した正準相関分析について、更なる理解の参考になりそうな文献。以下は書籍における説明を抜粋した。 正準相関分析（canonical correlation analysis, CCA）は，複数の情…

『画像認識』（機械学習プロフェッショナルシリーズ）の第3章「統計的特徴抽出」に登場した手法について、Pythonで実装しようと思います。www.kspub.co.jp この章で紹介されている手法は、以下の5つです。 主成分分析 白色化 フィッシャー線形判別分析 正準…

うまく動くと4ターン目にも相手のデッキを0枚にできる高速デッキ破壊デッキを作りました。 例えば「連鎖破壊」を自らの「ウォーム・ワーム」に対して発動し、手札・デッキから2枚の「ウォーム・ワーム」を破壊。さらに召喚した「ウォーム・ワーム」は「本陣…

最近、強い毒を持つ南米原産のアリ「ヒアリ」が日本国内で数例発見され、注目が集まっています。 www.nikkei.com暇な時にでも画像からアリの種類を分類するアルゴリズムを実装しようかと思い、最初にデータを探していたところ、良さげなデータベースを見つけ…

Pythonによる勾配降下法の実装 - u++の備忘録の記事で、以下のような図を作成した。y軸のラベルは横を向いている。これで全く問題ないのだが、ラベルの向きを変えたい場合には、次のように"rotation"のオプションを指定すれば良い。 import numpy as np impo…