多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
Rejection sampling - Wikipedia
In numerical analysis and computational statistics, rejection sampling is a basic technique used to generate observations from a distribution. It is also commonly called the acceptance-rejection method or "accept-reject algorithm" and is a type of exact simulation method. The method works for any distribution in with a density. Rejection sampling is based on the observation that to sample a random
NABENAVI.net
ゲーム理論，賭けの科学を中心としたサイトNABENAVI.netです． CONTENTS ゲーム理論のナビゲータ 研究活動 賭けの科学 じゃんけん研究 プロフィール リンク 連絡先・アクセス いろいろ このサイトは 更新履歴 新着情報 - 最近の更新 「じゃんけん研究」のページを更新．(2010.09.18) 待望の「じゃんけん研究」のコンテンツ作成へ踏み出しました．まず，話題の「わたなべじゃんけん」の解説とビデオを公開！(2008.04.26) ゼミナールゲーム理論に誤り・誤植が見つかっています（特に演習問題の解答）．皆様には御迷惑をおかけしています．正誤表と訂正を「ゼミナールゲーム理論入門」のページに掲載しています．(2008.04.23) 「ゼミナールゲーム理論入門」の発売に関して，コンテンツを整理しました．古い講義資料などはなくなりました．これまでの講義ノートは「ゼミナールゲーム理
隠れた良書「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」を大プッシュしたい - EchizenBlog-Zwei
偶然見つけたのだが「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」が大変な良書であったので、とりいそぎメモしておく。ちゃんと読んだら後でレビューする。 本書は簡単にいうと「様々な分布から乱数生成(サンプリング)するプログラム」の実装法をまとめた本。確率統計の本を読んだりして「○○分布からサンプリング」すれば良いことはわかったのだが、どうやって実装していいかわからず途方に暮れた経験を持った人は多いのでは。 そういった方にとって本書は福音となるのではないだろうか。 とりあえず本書はweb上に情報が少ないので、どんな分布を扱っているのか列挙しておく。かなり多いので驚かれるかもしれない。 [連続分布] 正規分布(Normal distribution) 半正規分布(Half Normal distribution) 対数正規分布(Log-Normal distribution) コーシー分布(
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正（2010/11/01）
比例配分 | いま聞きたいQ&A | man@bowまなぼう
今回の質問は、証券取引所の価格決定に関するものですね。最近は新規公開市場が活況で、新規公開株が上場後数日間というものストップ高まで急騰するケースが多く見られます。 通常、証券取引所での価格決定は「個別競争売買」の原則に基づいて行われています。売りに関しては値段の低いものが優先され、買いに関しては値段の高いものが優先されます。有名な「価格優先の原則」の原則です。もうひとつ、同じ値段同士なら早い方が優先されるという「時間優先の原則」も重要です。 そして売買方法としては、「板寄せ（いたよせ）方式」と「ザラバ方式」の2種類の方式が使われています。板寄せ方式は一日のうち、前場の寄り付き、前場の引け値、後場の寄り付き、後場の引け値の計4回で用いられます。これに対してザラバ方式は、寄り付きと引けの間のいわゆる「ザラバ」で使われる値決め方式です。 質問にある「比例配分」とは、株価が制限値幅いっぱいのストッ
ナチュラル研究所 石川宏
設置場所：北緯：35°39' 28.08", 東経：139°24'05.40", 標高：101m 東京都日野市南平2丁目 観測開始：2003年5月 データは5分に1回更新中
「馬券の配当160億円」をどうやって実現したのか - 朝日新聞の補足記事 - アフター・パンデミック
ちまたの競馬予想会社のうさん臭さは、「そんなに儲かるならなぜ自分で買わない」という言葉で表されるが、ほんとに儲かる人間はやはり自分で馬券を買っていることを証明した事件だと言える。 asahi.com（朝日新聞）が競馬の配当１６０億円隠す 英国人社長のデータ分析会社という記事を報じているが、新聞紙面ではその隣に関連記事も掲載されているので、これを引用する。 「なぜそんなに稼げた - 3連単を分散買い」（2009年10月9日付朝日新聞より） ユープロ関係者らによると、同社は、天候や出走馬の血統、騎手などの各データを入力、解析する競馬必勝プログラムを使い、高確率で配当金を得ていたという。だが、億単位の資金を使い、ほとんどの組み合わせの馬券を買うという、一般の競馬ファンにはまねできないやり方だった。 05年設立の同社が目をつけたのは、「3連単」という馬券。1着から3着までを順番通り当てるもので、配
決定的アルゴリズム - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "決定的アルゴリズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2022年3月) 決定的アルゴリズム（けっていてきアルゴリズム、英: deterministic algorithm）は、計算機科学におけるアルゴリズムの種類であり、その動作が予測可能なものをいう。入力を与えられたとき、決定的アルゴリズムは常に同じ経路で計算を行い、常に同じ結果を返す。決定的アルゴリズムは最も研究の進んでいるアルゴリズムであり、その多くは実際のコンピュータで効率的に実行できる実用性を備えている。決定性アルゴリズムと言うことも多い。 決定的アルゴリズムは
乱択アルゴリズム - Wikipedia
乱択アルゴリズム（らんたくアルゴリズム）、ランダム・アルゴリズム（英: randomized algorithm）または確率的アルゴリズム（かくりつてきアルゴリズム、（英: probabilistic algorithm）は、その論理の一部に無作為性を導入したアルゴリズムである。通常のアルゴリズムでは自然数を順番にあてはめるような決定的な部分で、乱数による非決定的な選択を入れることで、「平均的に」よい性能を実現することを目的とすることがある。形式的には、乱択アルゴリズムの性能はランダムビット列で決定される確率変数となる。その期待値を期待実行時間[1]と呼ぶ。最悪の場合に関して「無視できる」ほどに低い確率であることが、一般に、この類のアルゴリズムが効果的である要件となる。 n 個の要素からなる配列から「a」という要素を探す問題を考える。この配列の各要素は半分が「a」で残りが「b」である。単純
PHP で Google 第一回 Google の PageRank を PHP で実装 - 横転プログラミング
Google の検索エンジンがページのランク付けのために PageRank という指標を使っているというのは聞いたことがあるかと思います。 今日はそのアルゴリズムを PHP で軽めに実装してみました。 ちなみに PHP で実装しても何もいいことがないので、やめたほうがいいでしょう。 まず PageRank というのは簡単に説明すると、 Google が考案したページのランク付けアルゴリズムでページへリンクがそのサイトの評価だという視点でランク付けを行うために作られたものです。 詳細については Google の秘密 - PageRank 徹底解説 を参考にしてみて下さい。 その内部アルゴリムですが、おおざっぱにいえば下の箇条書きにあるよう生成された確率行列の、最大固有値（確率行列はだいたいの場合において1）の固有ベクトルをべき乗法で求めることになります。 なぜ確率行列の主固有ベクトルを求める
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
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確率と計算
暗号基盤特論 #03 モーメントと偏差
Quasi-random sequences
Understanding "randomness"
Amazon.co.jp: 計算機シミュレ-ションのための確率分布乱数生成法: 四辻哲章: 本
Accurate Multi-Dimensional Poisson-disc Sampling
http://gamma.cs.unc.edu/users/gottschalk/main.pdf