しましまのECMLPKDD2014まとめ

しましまのECMLPKDD2013の参加・聴講記録 http://www.ecmlpkdd2014.org/
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入ってたのは Maison des sœurs Macarons のものらしい.いつも見るラデユレが作ったマカロンよりずっと古いすたいるの伝統的なものらしい.店頭では,マカロンは後ろの棚に置いてあり観光客向けのようで,チョコやドライフルーツなどを前面に出して売ってた.

しましま @shima__shima

ECMLPKDD2014 第1日目 ワークショップとチュートリアルの日 前半

2014-09-15 10:52:38
ガッキーのプライベートアカウント @azaazarashi

誕生日のdayの分布、5の倍数でピークが立つ

2014-09-15 18:19:52
テラモナギ @teramonagi

イジングのMCMCで一サイト更新ごとに再描画はないと思うんだよ

2014-09-15 19:22:33
ガッキーのプライベートアカウント @azaazarashi

医療データマイニング、どう使うのとメディカルドクター学生に聞いたら、軽い病気を機械に頼って、しんどいやつを人間がやればいいんじゃね、とのこと。そりゃそうか。

2014-09-15 21:35:06
ガッキーのプライベートアカウント @azaazarashi

ベイジアンネットワークで、医者も納得の予測をしよう、というのはそういうことか。

2014-09-15 21:37:27
ECML PKDD @ECMLPKDD

Thanks to @Inria_Nancy to organize ECMLPKDD at #centreProuvé, coming opening & awards at 18:00 by #AmedeoNapoli pic.twitter.com/WowJfA1NX2

2014-09-15 21:49:23
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ECML PKDD @ECMLPKDD

Do not miss the Conference Daily Gazette ! pic.twitter.com/na4WKq8lR4

2014-09-15 21:55:44
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ECML PKDD @ECMLPKDD

Congratulations Best papers students awards/ Konstantinos Sechidis,&Polina Rozenshtein pic.twitter.com/vwQv3F22Ji

2014-09-16 01:54:42
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ECML PKDD @ECMLPKDD

Congratulations Best paper award Meelis Kull and Peter Flach pic.twitter.com/A4RnpNgM7D

2014-09-16 01:58:59
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ガッキーのプライベートアカウント @azaazarashi

レセプション、知らない人と話すアレ的には不発だった。

2014-09-16 05:21:02
しましま @shima__shima

午前は,コスト考慮型学習とかで著名なElkan先生のstatistically sound data mining ワークショップの招待講演.大学やめてAmazonに行ってた.

2014-09-16 05:31:07
しましま @shima__shima

クラス数が10^4.5とかある超マルチクラスの分類問題.これだけあると,線形モデルでも普通には重みがメモリに載らない.そこで,特徴だけでなくて,ある特徴に反応するクラスは疎なことを利用する.

2014-09-16 05:31:19
しましま @shima__shima

疎にするにはエラスティックネットを利用.ただの線形回帰予測にして,SGDで全クラスのモデルをそれぞれ更新.一般的なオンライン学習のテクを駆使するとともに,AdaGradの学習率更新を全クラスで共用させるあたりが工夫か

2014-09-16 05:31:31
しましま @shima__shima

午後は,Conformal prediction という理論界の重鎮 Vovk 先生発案のもののチュートリアル.しましまには難しく理解が怪しいが,しましまの理解では…

2014-09-16 05:31:39
しましま @shima__shima

オンライン学習で,新データを足しても,今までの分布と同じものとみなせるかどうかの検定を使う.ラベルは,今までの分布を変えない方のラベルを付けて,今までの分布と同じという仮説の信頼区間内にあれば,今後の予測用事例として保持するというのを繰り返す.

2014-09-16 05:31:46
しましま @shima__shima

信頼区間を与えることで,予測のハズレ具合をコントロールできるあたりがメリットと理解した.

2014-09-16 05:31:56
しましま @shima__shima

参加者: 過去最多 総数 548 (ILPと同時参加は29)仏 101,独 64,米 49,ベルギー 27,英17,西 17,フィンランド 16,伊 13,日 12

2014-09-16 05:32:29
しましま @shima__shima

採択率 main track: 115/481 = 23.9%,journal track 18/103 = 17.4%

2014-09-16 05:32:37
しましま @shima__shima

投稿数米 111, 中 83,仏 66,独 37,英 28,豪 25,日 24,印 22,フィンランド 16,加 16,ベルギー 13,ブラジル 13,伊 12,採択率は60%超えのフィンランドが突出,日本は30%ぐらい

2014-09-16 05:32:48
しましま @shima__shima

best student の表彰で,名前呼んで,壇上で握手して,戻り掛けたら,賞状渡すの忘れてて,もう一度壇上に呼び戻していて,うけてた.

2014-09-16 05:32:58
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