パラメトリックとノンパラメトリックの狭間 - risuo's blog
※この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2012（http://qiita.com/advent-calendar/2012/machinelearning）の10日目用に書かれています。 はじめに Machine Learning Advent Calendar 2012の10日目を担当します、@risuoku です。 今回は、数ある機械学習手法の中で、以下の２つに焦点を当て、いくつかのアプローチを紹介します。 回帰分析 クラスタリング 特に、パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法の違いや、それぞれの特徴の理解を目指しています。 また、@risuokuはPRMLをよりどころに機械学習を勉強してきました。なので、この本の影響を強く受けていることを初めにお伝えしておきます。 回帰分析 「形」の発見 突然ですが、以下の画像から、どんな知識が得られ
いい加減、stringstreamを覚えようという話 - risuo's blog
個人的に、プロコン用のコーディングではC言語系の入力が好きで、stream系は全く使っていなかったのだけど、ちょっと不便を感じることが多くなってきたので改心しようと思う。 例えば、次のような問題。具体的にはこういうの（http://www.deqnotes.net/acmicpc/p0017/ja）がある。 n個のデータセットがある。各データセットは改行で区切られている。各データセットは、半角スペースで区切られた整数を１行に並べた構成。並べられた整数の個数はデータセットごとに異なるかもしれない。このようなデータを読み込むにはどうすればよいか。 もしも各データセットごとに整数の個数が固定されていたら話は単純で、A[n_dataset][n_nums]みたいな配列を準備して各要素に対する入力をn_nums回やればいい。 でも、今回みたいに入力の個数が固定されない場合もある。こういう時、今までは
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