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「ウォーリーを探せ」子供の頃に好きでよく探してた。ウォーリーはどこに居るの？見つけ出す最短険路を研究する人物がいて方法論を明かしている。カーネル密度推定を用いて存在確率を算出すれば短時間で見つけ出せると言うのだ、意味不明よ。あと人工知能は1秒で見つけ出すかもね pic.twitter.com/gCqwwMXV6G

電子鳩 Densi Hato@na48065904

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高次元空間上でクラスタリングして一番デカいクラスタの平均値に最も近いベクトルを代表ベクトル（×）として UMAP したのに bandwidth=1.0 でカーネル密度推定→argmax した時と似たような結果になった UMAP が狂っている可能性が出てきた pic.twitter.com/YZw9Lo6UyS

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d

6月12日(水) 2:23

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カーネル密度推定→argmax するんじゃなくて普通にクラスタリングしてから最も大きいクラスタを残せば良いということが分かった

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d6月10日(月) 12:26

「密度が高くて小さいクラスタ」の中心点じゃなくて「密度が低くても大きいクラスタ」の中心点を得たいんだけどその場合そもそもカーネル密度推定は向いていないことに気付いたどうすればいいんだろう

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d

6月10日(月) 12:29

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「密度が高くて小さいクラスタ」の中心点じゃなくて「密度が低くても大きいクラスタ」の中心点を得たいんだけどその場合そもそもカーネル密度推定は向いていないことに気付いたどうすればいいんだろう

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d6月9日(日) 23:49

UMAP する前の空間でカーネル密度推定（kernel='gaussian', bandwidth=0.1）したけど微妙にうまくいかなかったパラメータリセマラが始まる

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d

6月10日(月) 12:26

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UMAP する前の空間でカーネル密度推定（kernel='gaussian', bandwidth=0.1）したけど微妙にうまくいかなかったパラメータリセマラが始まる pic.twitter.com/EpNmkz5jDV

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d6月9日(日) 15:09

サンプルが連続値の場合はカーネル密度推定とかをしないといけないようだったカーネル密度推定用のパラメータ決めるのヤダー

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d

6月9日(日) 23:49

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サンプルが連続値の場合はカーネル密度推定とかをしないといけないようだった カーネル密度推定用のパラメータ決めるのヤダー

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d6月9日(日) 6:35

[CLS] トークンがない場合はトークンの平均値を楽曲代表値として利用することが多いけど今回の場合はトークンの最頻値っぽいのを利用した方が良いかもしれない

シマフリ（%・🦠）@shimafuri_d

6月9日(日) 15:09

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カーネル密度推定値をゲットできるようになった

5月29日(水) 21:01

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25いいね！ | カーネル密度推定（KDE: Kernel Density Estimation）をpython (numpy... by @SHIMASHObio bit.ly/4bwIxrr

Qiitaマイルストーン@qiita_milestone

5月27日(月) 23:50

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カーネル密度推定ってフーリエ解析とかテイラー展開とかとニュアンス似てる？

ぽん汰@pontazth3291

5月27日(月) 20:20

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