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前回は私が作成したアルゴリズムで漕いだ。 今回はコンピュータにアルゴリズムを学習させる。 遺伝的アルゴリズムを用いた。 コンピュータは私のアルゴリズムを超えられるか? 評価:踏み台の初期位置からの最大移動距離で決めている。 選択:評価の高いほうから4人を選ぶ。 交叉:4人(A,B,C,D)からランダムに2人選ぶ(AとAなど同じ人を選ぶ場合もある)。一方から遺伝子の前半、他方から遺伝子の後半をもらう。 突然変異:ランダムな場所を選び、0と1を逆転させる。何箇所行うかはランダムに決める(0個から3個の間)。 ニコニコ動画版 https://www.nicovideo.jp/watch/sm16212939 #むにむに #munimuni #物理エンジン #遺伝的アルゴリズム
あきらかに英語の必要性が高まってるのでそろそろ本気で勉強しよう。 ってことで、自分用にこれから実践する流れをまとめた。 1. まず視聴したくなるスピーチを探す 2. TED Mobileで日本語字幕付き動画を見る 3. 英文原稿、日本語原稿を読む 4. 英文原稿を読みながらスピーチを聴く 5. 原稿を見ながらシャドーイングする 6. 「これチェックしとけ!」的なTEDスピーチ -- 1. まず視聴したくなるスピーチを探す おもしろそうなスピーチを探すにはTED Pageは必見。 ソーシャルメディアで注目されているTEDスピーチが一目瞭然! また、下の方に良さそうなスピーチをまとめておいた。 2. TED Mobileで日本語字幕付き動画を見る TED Mobile カテゴリ: 教育 価格: 無料 音声ファイルだけをそのまま聴きはじめるのもいいけど、 プレゼンも楽しみたいのでまずは動画からは
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています(同記事)。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します(この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます!)。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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