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(
モンテカルロ囲碁を発端に、モンテカルロ法そのものを見直していて、さらにそれに伴って乱択アルゴリズム全般に興味を持っている、今日この頃。昨年、レコメンドのセミナーにいったときも、協調フィルタリングとかベイジアンフィルタとかにもかなり興味を持ったので、また勉強したいと思っている。 そんな折、乱択アルゴリズムの本をAmazonで見ているときにレコメンドされた、集合知プログラミングという本が気になっていた。でも、最近「読みたい本リスト」があふれて来ていて未消化気味だったので、なんとなくスルーしていたんだけど、今日、いくつかこの本について紹介しているエントリを見かけた。 「集合知プログラミング」 | | プログラマ2.0日報 | あすなろBLOG はい、買いました「集合知プログラミング」。 まだパラ見の状態ですが....要するにこれ、 プログラマのための統計学入門 というタイトルをつけてたら、売れな
献本いただいたもの。 翻訳が出ると聞いてからずっと気になっていた本なので、いただけたのはとてもラッキーだった。 集合知プログラミング 著者/訳者:Toby Segaran 出版社:オライリージャパン( 2008-07-25 ) 定価:¥ 3,570 原題(Building Smart Web 2.0 Application)にあるとおり、集合知プログラミングは、ウェブサイトの背後でいろいろと賢いことをするために使えるいろいろな技法を広く紹介した技術書だ。 大勢の過去の行動データから推薦を行なう 集団をグループに分ける 検索エンジンとランクづけ 最適解を低コストで見つける スパム判定 条件判定のルールを生成する 価格モデルを作っての価格予測 カーネルメソッドやサポートベクトルマシン 遺伝的プログラミング といったトピックが、Pythonのサンプルコードとあわせて解説されている。 内容は、読む
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