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Visualizing Garbage Collection Algorithms
Most developers take automatic garbage collection for granted. It’s just another amazing feature provided by our language run-times to make our jobs easier. But if you try to peek inside a modern garbage collector, it’s very difficult to see how they actually work. There are thousands of implementation details that will confuse you unless you already have a good understanding of what it’s trying t
単語集合から最長しりとりを得るプログラム
※2013.12.4完成版（おそらく） ※おそらく任意の条件で正常な結果を返せますが、プログラムのバグで厳密な最大値が出ていなくても責任は負えません。 ※最長しりとりが複数通り存在する場合、そのうち一つの結果しか表示されません。 ※ひらがな・カタカナは区別されます。濁点半濁点の有無を区別するかは選択可能です（デフォルトでは区別されません）。
非負値行列因子分解（NMF）によるレコメンドのちょっとした例 - About connecting the dots.
最近線形代数についていろいろ読みなおしたりしてるのですが（線形代数チートシートを前の記事でまとめてあります），その一環でレコメンドアルゴリズムについていくつか試してみたので，それを解説します．順序としては，基本の協調フィルタリング（ユーザベースド，アイテムベースド）→特異値分解（SVD）→非負値行列因子分解（NMF）になります． 基本的な考え方 ここで取り扱うのは，すべて以下のようなユーザ×商品のマトリックスをベースとしたレコメンドになります*1．ここでは映画レンタルサービスを例にして考えます．6人のユーザが，4つの映画*2のうちレンタル視聴したものについては，1-5点の5段階評価を行いました．0になっているものは「みていない」ということになります． まずはざっと評価の状況をみると，「千と千尋の神隠し」が最もよく視聴されていて，6人中4人がみています．次にみられているのは「となりのトトロ」
ノイズ耐性のある二分探索 - www.kotha.netの裏
観測にノイズが乗っても対処できる二分探索が意外と簡単に書けることが分かったのでメモ。 問題 (n-1)個の整数からなる列がある。そのうち左からi個は(-1)であり、それ以外は1である。 n=6, i=3の例 -1 -1 -1 1 1クエリを繰り返すことでiを求めたい。各クエリは整数kであり、答として左からk番目の整数の値が得られる。ただし、この答にはノイズが加算される。ノイズは標準偏差σ(既知とする)の正規分布に従う。 解法 iがどの値を取るかの確率分布を持っておいて、クエリの答が得られるたびにベイズの定理に従って更新する。最初はn通りの一様分布。クエリは、得られる情報量の期待値を最大化するように選ぶ。これには、(-1)と1の境界よりも右にあるか左にあるかが半々に近い位置を選べば良い。 iの確率分布が十分に偏ったら終了。 実験 以下では、iが特定の値を取る確率が95%を越えた時点で探索を終
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『BrandSafe はてな』のアドベリフィケーションのしくみについてアドテク系勉強会で発表しました - 貳佰伍拾陸夜日記
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