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TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知(collective intelligence)」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方法」、
インド工科大学(IIT)と企業の両方で豊富な経験を持つインド人著者による、実例豊富なデータ構造とアルゴリズムの解説書。伝統的なデータ構造とアルゴリズムのトピックで、基本をしっかり押さえるだけでなく、集合のUnion/Find、動的プログラミングや計算量クラスといった話題も盛り込んでいます。圧倒的な情報量でプログラマに必要な知識を網羅。600弱の練習問題とその解を収録しており、理解度を細かく確認し、知識を着実に身に付けることができます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。 第1刷正誤表
目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rを利用する 1.1 機械学習のためのR 1.1.1 Rのダウンロードとインストール 1.1.2 IDEとテキストエディタ 1.1.3 Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4 機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5 Rに関する情報 2章 データの調査 2.1 探索と確証 2.2 データとは何か? 2.3 データ内の列の型を推論する 2.4 意味推論 2.5 数値による要約 2.6 平均値、中央値、最頻値 2.7 分位数 2.8 標準偏差と分散 2.9 探索的データの可視化 2.10 複数の列の関係の可視化 3章 分類:スパムフィルタ 3.1 白か黒か?二値分類 3.2 やさしい条件付き確率入門 3.3 初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1 分類器を定義し、非スパム(難)でテストする 3.3.2 分類器をすべての種類の電子メールに対し
[CEDEC 2014]七並べを遊ぶとAIが分かる! 「ゼビウス」の生みの親,遠藤雅伸氏のワークショップをレポート ライター:箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜にて,本日(2014年9月4日)まで開催されているCEDEC 2014。ゲーム開発者向けのイベントということで,高度な技術論にじっと聞き入るというイメージが強いが,中には体験と学習が合わさったワークショップなどがあるのも,魅力の1つだ。9月3日には,東京工芸大学芸術学部の教授にして,「ゼビウス」や「ドルアーガの塔」などの生みの親でもある遠藤雅伸氏による,「七並べで学ぶゲームAIの働き〜今さら聞けないAIって何?〜」というワークショップが実施されていたので,これをレポートしよう。 遠藤雅伸氏 ワークショップは立ち見が出るほどの盛況に 各テーブルには,ジョーカーを抜いたトランプと,プレイヤー各人のパス可能回数を示すチップが配られた 今回の
目次 『言語実装パターン』推薦のことば 謝辞 前書き 第I部 さあ、構文解析に取りかかろう 1章 言語アプリケーションのいろは 1.1 全体のあらまし 1.2 パターンを一巡する 1.2.1 入力文の構文解析をする 1.2.2 木を構築する 1.2.3 木の走査をする 1.2.4 入力が意味する内容を見つけ出す 1.2.5 入力文をインタプリタで実行する 1.2.6 ある言語から別の言語へと変換する 1.3 アプリケーションを解体する 1.3.1 バイトコードインタプリタ 1.3.2 Javaバグ検出器 1.3.3 Javaバグ検出器其の弐 1.3.4 Cコンパイラ 1.3.5 Cコンパイラを活用した C++実装 1.4 パターンを選んでアプリケーションを組み上げる 2章 基本的な構文解析パターン 2.1 句の構造を識別する 2.2 再帰的下向き構文解析器を構築する 2.3 文法 DSLを
What's new - 更新履歴 直近20件の新しい記事です。 2024-07-28: Lenovo IdeaPad と ThinkBook の違い・比較 2024-02-28: ASUS ROG ノートパソコン FLOW・ZEPHYRUS・STRIX の違い、比較 2024-01-14: ASUS ノートパソコン製品シリーズの違い・比較 2023-12-10: ゲーム開発に最適なノートパソコンの選び方/おすすめ機種紹介 2023-11-18: 動画編集に最適なノートパソコンの選び方/おすすめ機種紹介 2023-11-03: プログラミングに最適なノートパソコンの選び方/おすすめ機種紹介 2023-09-09: 『ノートパソコン購入ガイド』を公開 2023-04-29: 推理小説『水車館の殺人』の感想 2023-03-26: Lenovo 公式サイトの「ThinkBookとThinkPa
アルゴリズムを理解するのにビジュアル化することは非常に有効で、プログラムをビジュアル化することで理解が進むのもまた同じ。そこで、アルゴリズム・プログラミングの理解が進むようにと、アルゴリズムを記述したプログラムコードを一挙にビジュアル化することで、アルゴリズム&プログラミングを同時に学習できる一挙両得なサービス「VisuAlgo」が公開されています。 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation https://visualgo.net/en 上記のVisuAlgoサイトで試しにソートアルゴリズムの基本プログラム「バブルソート」をビジュアル化してみます。「Sorting」の「bubble」をクリック。 検索窓の下に「bubble」と表示されたのを確認したら「Sorting」の画像をクリック。
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
GIFMAGAZINEにアニメーションGIFをグリッチさせる機能を追加した。 Glitch Gifs | GIFMAGAZINE - GIFアニメ好きが集まるGIF画像の投稿・共有・検索サービス グリッチとは、wikipediaいわく Glitch art is the aestheticization of digital or analog errors, such as artifacts and other "bugs", by either corrupting digital code/data or by physically manipulating electronic devices ということなんだけど、説明するより実物をみたほうがはやいのでまずグリッチ画像の例をだす。 こういう画像の一部分をぶっこわして意図しない美しいエラーを引き起こすような画像がグリッチ画像。 こ
江添亮 自由ソフトウェア主義者 C++ Evangelist C++標準化委員会の委員 ドワンゴ社員 C++11本を執筆した。 株式会社ドワンゴで働いている。 Mail:boostcpp@gmail.com Twitter:@EzoeRyou GitHub: https://github.com/EzoeRyou 江添亮のマストドン@EzoeRyou 筆者にブログのネタを提供するために、品物をアマゾンお気に入りリスト経由で送りたい場合: Amazon.co.jp: 江添亮: 江添のほしい物リスト 筆者にブログのネタを提供するために、直接に品物を送りたい場合、住所をメールで質問してください。 View my complete profile ► 2020 (31) ► December (2) ► November (2) ► September (2) ► August (4) ► Jul
無料からスタートしてうまくいったら有料化。 新しい映画「Algorithm」(アルゴリズム)は、フリーランスのハッカーが政府機密を扱うシステム会社に侵入し、彼らが最近開発したプログラムをすべてダウンロードするという内容です。そんなテーマにふわさしく、この映画のビジネスモデルも今どきのテクノロジー業界の動向を反映しています。まず無料で公開し、あとから有料にするんです。 「Algorithm」はまず、日本時間7月14日午前7時1分から24時間、Vimeo上で公開されました。現在公式には公開終了していますが、こちらでは引き続き視聴可能です。 今後8月1日(米国太平洋時間)にはストリーミングとダウンロードで本格公開されます。そこでもし需要があると判断されれば映画館での上映となります。なので現時点での収益源は視聴者からの寄付のみとなっています。 このビジネスモデルのベースとなっているのは書籍「リーン
(2015/1/30 追記)時期は不明ですが、現時点のgithub.comはEd25519鍵にも対応しています。 (2016/5/31 追記)「GitHubにバグ報告して賞金$500を頂いた話」で紹介した通り、既に弱い鍵はGitHubから削除され、新規登録もできなくなっています。 GitHub APIを利用して、GitHubの31661アカウントに登録されているSSH公開鍵64404個を取得してみました。抽出方法*1が適当すぎて偏りがあるような気もしますが、面白い結果が得られたと思うのでまとめてみます。 SSH鍵の種類 鍵の種類 個数 割合 RSA鍵 61749 (95.88%) DSA鍵 2647 (4.11%) ECDSA鍵 8 (0.01%) 約6万個の鍵のうち、8個だけECDSA(楕円DSA)鍵が見つかりました!常用しているのか試しに登録してみただけなのかはわかりませんが、何にせよ
Rosetta Code is a programming chrestomathy site. The idea is to present solutions to the same task in as many different languages as possible, to demonstrate how languages are similar and different, and to aid a person with a grounding in one approach to a problem in learning another. Rosetta Code currently has 1,296 tasks, 382 draft tasks, and is aware of 950 languages, though we do not (and cann
勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。
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