2008-03-11

From Netflix leaderboard

うーん. KorBell はさすがに読んだ方がいいか. SVD とかも... 例の Bishop の本にも SVD の話は載ってるっぽい.

読むもの:

This Psychologist Might Outsmart the Math Brains Competing for the Netflix Prize

"Anchoring" がポイントだって. へー. そのほか BellKor への言及もあり. dimension reduction の話. そのへんは予習として読み直す.

Forum

Beharioval Economics

Porter の手法に出てきた "Anchoring" について.

そのうち読もう. あんまし発散してもキリないのでしばらくやいいや...

Here Comes Everybody

Clay Shirky でたー. ポイントで買っとこう.

Wrongroom

会社で writeroom を 試している人をみて思いだした. 個人的にはまあ, 割とどうでもいい. そもそも自発的に集中してものを書くことってないし. 集中しちゃえば集中するし. Emacs で困ったことはないなあ.

Bookmarker Isn't a Robot

このページは知り合いには読んでもらっていいし, Google から迷いこんだ人が眺めるのもいい. 上司がみつけて眉をしかめるのもいい. そういう空想がうかつな機密漏洩を抑止しているわけで.

でもブックマークされるのはいやだ. ほっといてくれ, とおもう. 杞憂だけれども.

読むのはいいがブックマークしないでほしい. そっとしておいてほしい. そういう感覚を理解しなかったり, 否定したりする人が一定数いるのは知っている. 悲しい. ま, 世の中そういうもんだし, 捏造された attension が一過性なのが事実でもね.

Netflix clips

てきとうに forum からぐぐったもの。 Netflix 界隈では Simon Funk さんが SVD を使った人として有名らしい。 読んでない。

ほかの参加者のページ. リンク集あり. みんな勉強したんだなと.

Model Based Algorithms

ぜんぜんわからん. わかんないのはデータマイニングがわかってないからだな.

まあクラスタはいいとして, 回帰問題, Horting がわからん. でも Horting がグラフの構造を使うというところまではわかった.

あとはキーワードだけメモしておこう: クラス分類問題, 順序回帰問題.

確率モデル

ひきつづきよくわからんが, ベイジアンがこの分類だというのはわかった. 他のキーワード: 共起型, pLSI, ブースティング, 時系列モデル.

網羅的なのはいいけど優劣がぜんぜんわかんない... Simen では速くてシンプルを優先, 精度はまあ, そこそこを目指そう. そういう意味では Netflix を優先的にあたるのが良いだろうね.

勉強すべきこと: