ブルームフィルタ - Wikipedia
この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ（英語: Bloom filter）は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である（集合に含まれている）かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性（false positive）の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性（false negative）はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない（ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる）。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の
LSH (Locality Sensitive Hashing) を用いた類似インスタンスペアの抽出 - mixi engineer blog
GW 中の長距離移動のために体調が優れない takahi-i です. 今回は巨大なデータをマイニングする一つの技術として LSH (Localtiy Sensitive Hashing) を紹介させていただきます. LSH とは LSH は大量なデータから類似度が高いインスタンスのペアを高速に抽出してくれるアルゴリズムです. ここでインスタンスはデータ集合の一つの要素を表します. たとえば扱うデータが E-コマースサイトの購買ログであれば, インスタンスは各ユーザですし, 画像データ集合であれば, インスタンスは個々の画像データです. LSH の詳しい解説については以下のサイトがあります. Wikipedia のエントリ LSH に関する論文がまとめられているページ 本稿ではE-コマースサイトの購買履歴データを基に LSH の機能について述べてゆきます. 以下のような E-コマースサイトの
ビットを数える・探すアルゴリズム
作成日：2004.05.04 修正日：2012.09.01 このページは 2003年の9/11、9/28 の日記をまとめて作成。 はじめに PowerPC 系や Alpha などには population count と呼ばれるレジスタ中の立っているビット数を数える命令が実装されている。 集合演算を行うライブラリを実装したい場合などに重宝しそうな命令である。 職場でこの population count 命令について話をしているうちにビットカウント操作をハードウェアで実装するのは得なのか？という点が議論になった。 CPU の設計をできるだけシンプルにするためには、複雑で使用頻度の低い命令は極力減らした方がよい。 例えば SPARC は命令セット中にビットカウント演算があるが、CPU 内には実装しないという方針をとっている(population 命令を実行すると不正命令例外が発生し、それを
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