tsukuba.R#4にむけて(2): Rで何をしたか - プログラマーになりたい。

ファイルがねえよ。プログラムもプレゼンもデータも。

と言ったけど、あった。
よく考えたら、Rをまともに使ってた時代はこの1代まえのパソコン(Mac mini)使ってた。そっちを久しぶりにみたら、概ね残っていた。よかった。
と同時に、ともかくいろいろ記憶が飛んでいることはわかった。資料があっても意味が分からないとか…だめすぎ。
とはいえ、そんなこと言ってる場合じゃないんで、それをながめつついままでRを何に使ってきたか、がんばって思い出してみた。

専攻ゼミ

RによるPageRank(べき乗法による)の実装。
じぶんのメモ「Web IR とランキングについて」 (2006年5月24日(水))、下記[2]の要約。
IPSJ全国大会2007「情報検索の手法を応用した設問の重要度によるランキング手法」
- レジュメ発見！
- 参考文献は
  - [1] S. Brin, L. Page “The Anatomy of A Large-scale Hypertextual Web Search Engine”, Proceedings of the seventh international conference on World Wide Web 7, p.107–117 (1998).
  - [2] A. N. Langville and C. D. Meyer “A Survey of Eigenvector Methods for Information Retrieval”, SIAM Review Vol.47 No.1, pp.135–161 (2005).

PDF: S. Brin, L. Page “The Anatomy of A Large-scale Hypertextual Web Search Engine”, Proceedings of the seventh international conference on World Wide Web 7, p.107–117 (1998).
PDF: [2] A. N. Langville and C. D. Meyer “A Survey of Eigenvector Methods for Information Retrieval”, SIAM Review Vol.47 No.1, pp.135–161 (2005).
PDF: maximaの解説資料。足立健朗『行列計算における数式処理ソフト maxima の利用について』

特別研究

「出力が線形の，線形パーセプトロンモデルにおいては，すでに相互学習に対して解析されているが，非線形の出力を持つものについては詳しく調べられていない。そこで，非線形の出力を持つパーセプトロンモデルを使用し，いくつかある有名な学習則について，それぞれシミュレーションを行ってみた」だそうです。
RによるNN相互学習の実装
- 単純パーセプトロン・Hebb学習則の相互学習
- 単純パーセプトロン・Perceptron学習則の相互学習
- 単純パーセプトロン・Perceptron学習則の3者相互学習
- (練習？)アンサンブル学習もつくってあった
実験結果の画像(2者相互学習)
- 結合負荷ベクトルの2-ノルム vs. オーバーラップ(結合負荷ベクトル間の方向余弦(cos))
- ベクトルの2-ノルム vs. オーバーラップ(結合負荷ベクトル間の方向余弦(cos))