Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting - Friedman, Hastie, Tibshirani (ResearchIndex) http://citeseer.ist.psu.edu/friedman98additive.html ブースティングといえば、AdaBoostに始まり、いろいろな工夫がなされたけども、結局AdaBoostに尽きる。いろいろな変種はあるけれど、シンプルで実装しやすく、かつ性能もいい、理論的にも美しい、という各側面においてAdaBoostを超えるものはなかなか見つからない。LogitBoostを除いては。 というふうに、聞いたことがあった。たしかに、そんな感
Introduction This tutorial shows how to use Weka (build feature vector, train a classifier, test a classifier, use a classifier) directly from Java code. It is not intended to replace the Explorer/Experimenter GUI that offer the visualization and engineering tools required to set up and debug machine learning experiments. Weka’s automation is useful to embed a classifier in a larger program and t
Pre 3.5.5 and 3.4.x Reading from an ARFF file is straight forward: import weka.core.Instances; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; ... Instances data = new Instances( new BufferedReader( new FileReader("/some/where/data.arff"))); // setting class attribute data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); The class index indicate the target attribute used for classification. By
In statistics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for sampling from a specified multivariate probability distribution when direct sampling from the joint distribution is difficult, but sampling from the conditional distribution is more practical. This sequence can be used to approximate the joint distribution (e.g., to generate a histogram of the distr
The Problem of in-situ sorting with minimal auxiliary space in minimal time. Introduction In "Mathematical Analysis of Algorithms", (Information Processing '71, North Holland Publ.'72) Donald Knuth remarked "... that research on computional complexity is an interesting way to sharpen our tools for more routine problems we face from day to day." With respect to the sorting problem, Knuth points out
JAFEEは、フィナンシャル・エンジニアリング、インベストメント・テクノロジー、クウォンツ、理財工学、ポートフォリオ計量分析、ALM、アセット・アロケーション、派生証券分析、ファンダメンタルズ分析、等の研究発表を行い自由に討論できる場を提供する学術団体です。 インフォメーション 2024/3/6 東京都立大学大学院経営学研究科 ファイナンス、もしくはファイナンスに関連する数理科学・定量分析(2名:助教)募集公募のお知らせ(締切:2024年03月22日 必着、着任:採用日 : 2024年10月01日) 【pdf】 2016/10/01 2016年10月1日から、事務局の所在地が変更になりました。 2016/3/30 公益財団法人野村財団「社会科学助成」のご案内 2015/9/28 JAFEE英語版を公開しました。 イベント情報 ニュース 2024/2/19 第60回(2023年度冬季)ジャフ
数式画像生成 eqn2gif オンライン版手引き [| ] 最終更新: 2011/02/10 19:52:39 eqn2gif オンライン版 ps2img のうち、需要のありそうな eqn2gif のオンライン版を作成しました。 LaTeX形式の数式をかければ、簡単に数式画像が得られます。 LaTeX形式(eqnarray)で記述した数式を画像(gif)ファイルに変換します。 出力画像の解像度は倍率指定で設定できます。 1倍:おそらく、10ptフォント、72dpi 相当 画像サイズではなく倍率なので簡単な数式も複雑な数式も、同じ文字サイズで出力されます。 すべて同じ縮小率で張り込めばきれいなスライドがつくれます。 画像出力時にスムージングが可能です。 WEBページの執筆など、原寸で、ディスプレイ上で見せる場合はスムージングを使用し、印刷用原稿に貼り込む場合はスムージングせずに倍率を大きくし
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