#author("2018-06-13T15:29:50+09:00","","") #author("2018-06-14T10:01:41+09:00","","") [[FrontPage]] [[FrontPage]] **司会)杉山・書記)横井 [#j583f2cd] ***開始)13:40・終了)15: [#y804d129] ***開始)13:40・終了)15:30 [#y804d129] ***欠席)なし・遅刻)なし [#ab481581] ***議事録 [#c40b2c74] //###########ここから#############// 小野田さんの発表 -(麻生)図のほとんど効率的なのは小野田さん的にいいのか? --すべてが効率的と出るとあまり意味がないのでよくはない。 -(横井)コレスポンデンス分析とは? --クロス集計して、最大値と最小値の近いほうで解く双対問題で変数をだし、分析する手法 -(杉山)11ページの分布図は? --70個のうちの効率てきなものと非効率てきなものにわけて、値をみて判断している。 -(山本)BOWとの差は? --メリットは、わけ デメリットはノイズが含まれる -(太田)どれくらいまで削っているか? --6000から70くらいまで -負の値とかの処理は? --ライブラリに、負の値が出ない処理がされている -(奥原)レジュメの図番号が重複している。 - 図7のy軸が長いので、スケールを変えて調整する。 -図7を載せる意味はあるのか? --ある。 山本さんの発表 -(小野田)この論理は研究室の技術的に可能か? -- まだわからない -(麻生)振り子で汎化性と適応性はなにか? --いろいろな振り子を使って -(横井)MPFIMとCFCは何か? --まだ調べてないが、簡単だと思う。 -(杉山)論文を読んで何か生かしてみたいと思ったか --まだ考え中 -(太田)汎化性と適応力とは? --できるだけ少ない -(奥原)自分ならどこに適応できるか(ほかの人に) -杉山 作業効率などで使えそう -麻生 脳波データの予測につかえそう -小野田 BOWなどとの比較に使えそう -横井 予測に使い、ストラテジーに組み込む 太田先生の発表 -(小野田)HadoopはJavaで構成されているのでJavaでもいいのでは? --検討します -普通の課題に機械学習はいれますか? --いまはWord Countだが変えるつもり -(奥原)4台8台の実験ときに代わりにSparkをつかったものとかすればいいのでは? -1回目でSparkをいれて、2回目でpythonとC言語のときの速度を比較すればいいのでは? --pythonをSparkを使うように内容変えます。 -(麻生)Hadoopの遅延とは、なぜhadoopありなしの比較をするのか --マスターがほかのパソコンの状態を確認したり、実行結果を返すなどの処理があるのでそこで遅延が生じて、それを見るためにやる -(杉山)ほかの言語よりC言語でやるメリットは --既存のプログラムを動かしたりできる ーーコメント -(奥原)日程の確認 -杉山さんに対しては、kizukuで何が出力されているかなどを卒修ゼミで -(太田)修士の方々に対しては、奥原先生に、論文を渡し始める -小野田さんに対しては、参考文献にPCAの主成分分析のものの引用をする。 -山本さんに対しては、卒論について //###########ここまで#############//