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旧・Macの手書き説明書 - FC2 BLOG パスワード認証
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octo.py: quick and easy MapReduce for Python - UMBC ebiquity
The amount of free, interesting, and useful data is growing explosively. Luckily, computer are getting cheaper as we speak, they are all connected with a robust communication infrastructure, and software for analyzing data is better than ever. That’s why everyone is interested in easy to use frameworks like MapReduce for every-day programmers to run their data crunching in parallel. octo.py is a v
Write your first MapReduce program in 20 minutes – Michael Nielsen
The slow revolution Some revolutions are marked by a single, spectacular event: the storming of the Bastille during the French Revolution, or the destruction of the towers of the World Trade Center on September 11, 2001, which so changed the US’s relationship with the rest of the world. But often the most important revolutions aren’t announced with the blare of trumpets. They occur softly, too slo
Genetic algorithms: cool name & damn simple.
Genetic algorithms are a mysterious sounding technique in mysterious sounding field--artificial intelligence. This is the problem with naming things appropriately. When the field was labeled artificial intelligence, it meant using mathematics to artificially create the semblance of intelligence, but self-engrandizing researchers and Isaac Asimov redefined it as robots. The name genetic algorithms
最適化数学で新年の挨拶
追記(2009.1.2 13:39)詳しい解説をブログに書きました。http://mikumikulab.sblo.jp/ Phunなどを使ってピタゴラ的な感じの年賀状が作れないだろうかと思って始めたのですが、日頃から最適化のお世話になっている身分としてはこういうものが良いかなと方針転換しました。 回っている点はすべて等速円運動です。青点と赤点の軌跡にこの形を造らせるためにそれぞれ24変数の最適化問題を作り、遺伝的アルゴリズムと 滑降シンプレックス法を組み合わせた数値計算で近似最適解を求め、各円の配置などを決定しています。緑は…見たとおりの方法です。今回はこれで勘弁してください。 仲間内だけに見せるつもりでしたが、せっかく手間をかけたので公開用も作りました。
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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