竹迫 良範さんが東京都東京都 豊島区で木曜日, 10月 11 2012に開催するイベントに関する投稿がディスカッションに11件あります。
PRML同人誌 『パターン認識と機械学習の学習』（暗黒通信団） 刊行記念トークセッション
竹迫 良範さんが東京都東京都 豊島区で木曜日, 10月 11 2012に開催するイベントに関する投稿がディスカッションに11件あります。
「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」に参加しました - Wolfeyes Bioinformatics beta
昨日池袋ジュンク堂で開催されたPRML同人誌トークセッションに参加してました．講演者の皆様お疲れ様でした＆貴重なお話をありがとうございました． http://www.junkudo.co.jp/tenpo/evtalk.html#20121011_talk ということで，トークセッションの中で話題に上がった話を私見を交えつつ幾つか．全部の話題を網羅しているわけではないのでご了承下さい． 「PRMLの学習」の2版が出た なんと「パターン認識と機械学習の学習」が早くも2版ということで，どこかで見覚えのある黄色い表紙．私はもう既に1版を買っているので2版を買おうかどうか悩んでいたら，トークセッションの受付で2版で新たに加わった内容が印刷された小冊子を頂いた． PRML翻訳は@shima__shimaさん自らが同僚や出版社に話を持ちかけて実現した 翻訳に関しては，本の中では分担されているということ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
しゃくとり法 - komiyamの日記
私はしゃくとり法を書くのが苦手です。なので、しゃくとり法について自分なりに考えてみました。 しゃくとり法って結局何？ 二分探索は「ある点を基準に真偽が入れ替わるとき、その基準となる点を見つけるアルゴリズム」と説明できるし、座標圧縮は「何かの境界となり得ない座標を潰す技法」等と説明できます。 じゃあ、しゃくとり法は何かという答も持っているべきです。今の私なら「ある条件を満たす極小な区間を全て列挙するアルゴリズム」と答えます。 もう少し詳しく言葉にしてみます。 ある関数fは区間X=[l,r](開とか閉とか半開とかは適当)を受け取って真偽値を返します。例えば数列のある区間和がS以上になるかどうか、みたいな。この関数はある種の単調性というべき性質を持っている必要があります。つまりf([l,r])が真ならf([l-1,r])もf([l,r+1])も真だということです。また、f(空)=偽も要求します。
おねえさんに教えてあげたい……：狂気の組み合わせ爆発を君も体験できる！ 「おねえさんのコンピュータ」が登場 | ねとらぼ
「おねえさんのコンピュータ」では、アニメと同じくマス目の「同じ所を2度通らない道順の数」を計算することが可能。それぞれのマス目のボタンを押すと計算が始まり、組み合わせ爆発に生涯を懸けたおねえさんの気持ちを実感することができます。 また、計算を高速化するアルゴリズムも別途搭載。おねえさんは10×10マスの計算に25万年かかってしまいましたが、「おねえさんに教えてあげる」のチェックボックスにチェックを入れると、同じ問題をわずか1分足らずで計算することができます。
おねえさんのコンピュータ
同じ所を２度通らない道順の数 Total number of routes that do not pass by the same place twice
アルゴリズムの凄さを伝えるアニメかと思ったらマジキチアニメだった件
つべよりhttp://www.youtube.com/watch?v=Q4gTV4r0zRs&feature=player_embedded
ループのない有向重み付きグラフにおける最短経路問題 - 純粋関数型雑記帳
昨日、問題Dにダイクストラを持ち出す必要がないことが分かって 驚愕した訳であるが、これをもうちょっと一般的に考えると、 ループのない有向重み付グラフにおける最短経路問題が 再帰+メモで解けることが分かった。 再帰的定義は、あるノードからのゴールまでの距離である。 これがすべてのノードにつき高々一回計算されれば良いので 非常に効率よく計算できる。 このアルゴリズムでは、全ノードからのあるノードへの距離が分かる。 ダイクストラ法ではあるノードから全ノードまでの距離が求まるわけであるが、 グラフの向きを逆にするとこれらは等価であることが分かる。 そういうわけで、グラフにループがなければこれからは ダイクストラは使わないことにする。 ダイクストラは効率の良い実装をしようと思うと なんだか色々と引っかかるところがあるのだ。 コードを持ち込むと言う手もあるが、 タイピング速度が遅いのであんまり紙から書
Ideone.com
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最強最速アルゴリズマー養成講座 | SBクリエイティブ
プログラミングの腕試しの機会として注目を集める競技プログラミング。基礎的なものから上級問題までプログラミングコンテストTopCoderを攻略するノウハウを楽しみながら理解する。初心者でも大丈夫。簡単な問題から積み上げて、TopCoderの上位をめざそう! ■目次： 準備編 第1章 プログラミングコンテストって? 第2章 TopCoderに参加しよう 第3章 最低限必要な知識をつけよう! 初級編 第4章 シミュレーション 第5章 全探索 中級編 第6章 計算量 第7章 動的計画法・メモ化 第8章 探索範囲を狭めるアルゴリズム 上級編 第9章 応用問題 第10章 グラフ問題対策 第11章 数学問題対策
Binary search - Wikipedia
In computer science, binary search, also known as half-interval search,[1] logarithmic search,[2] or binary chop,[3] is a search algorithm that finds the position of a target value within a sorted array.[4][5] Binary search compares the target value to the middle element of the array. If they are not equal, the half in which the target cannot lie is eliminated and the search continues on the remai
クイックソート殺し - d.y.d.
19:39 12/09/01 クイックソート殺し こういう系統の話。 Quicksort Killer (kazoo04さん) qsortを撃墜し(最悪ケースを与え)てみた。 (qnighyさん) A Killer Adversary for Quicksort (shinhさんの解説) Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 (徳丸さんの解説) ただのクイックソートは要素数 N の配列をソートするのに最悪 N2 オーダの時間がかかってしまう、 そしてそれは pivot を偏って選びまくってしまった時に発生する、というのはよく知られた話だと思います。 といっても、広く使われている言語／ライブラリのソート関数はその辺り気をつけられていて、最悪時も O(N log N) になるアルゴリズムで実装されている…と思い込んでいたのですが（例えば C++ の
Gauche:MetropolisProceduralModeling:MCMC-1D
(Shiro 2012/01/03 10:04:38 UTC): 「正月にMetropolis Procedural Modelingを基礎から理解してみる」その1。 (この項は主に、Christophe Andriew, Nando De Freitas, Arnaud Douchet, Michael I. Jordan, "An Introduction to MCMC for Machine Learning", Machine Learning, 50, 5--43, 2003. を読んで自分なりに理解したところをメモしている。) モンテカルロ法で円周率を求めてみたことがある人は多いだろう。 左下が(0,0)、右上が(1,1)である正方形の中の一点をランダムに選び、 それが(0,0)を中心とする半径1の円内に入っているかどうかを調べる。 十分に多くのサンプルを取れば、円内に入った
たのしいメトロポリス法のメモ - 穴日記
適当なメモなので間違っていたら突っ込んでください Metropolis法でレンダリングするのが最近ますます流行っているらしいです。SIGGRAPH2012のQuasi-Monte CarloのコースでもMetropolis Light Transportとかが話題になってたみたいです。 https://sites.google.com/site/qmcrendering/ さて、よく聞くMetropolis法とは実はただのサンプリング手法でしかありません。手元の「パターン認識と機械学習 下巻」でも「第11章 サンプリング法」のところで出てきます。これによると、Markov Chain Monte Carlo（いわゆるMCMC）というのは最初物理学に起源があり、Metropolis先生とかが開発したそうです。 Metropolis法とはマルコフ連鎖モンテカルロによってある確率分布pに従うラン
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この圧倒的なエネルギーの爆発を見よ NASAが捉えた太陽の姿が凄い | サムワン someone
なべさん on Twitter: "二分探索もいろいろ書き方があるんだなぁ。参考になります。個人的には解が[lo,hi]の閉空間にあると考えて、while(lo<=hi){mid=(lo+hi)/2; if(check){ hi=mid-1; } else { lo=mid+1; }}が紛れがないように思いました。"
Amazon.co.jp: 最強最速アルゴリズマー養成講座 プログラミングコンテストTopCoder攻略ガイド: 高橋直大: 本
Devils and Angels
メトロポリスライトトランスポート - tuedaの日記