中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
へ、変態っ！！読めないからやめてっ！bit使ったデータ構造・アルゴリズム実装集 - Negative/Positive Thinking
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記： Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています！必読ですね！！！！：） はじめに Y＾´ ∨／／ ／,∠ ,. ' ／l／／／ ／, ' , '／ ! ｜ ｌ }´ 〈 〉 変 〈/ , ' ／／￣｀>< ／／／ ／／／ _,.=‐|'"´l ｌ〈 変 / 〈 態. ∨, '／l| ,.'-‐､｀/／｀7/ ／''"´__ ｜ ﾊ l丿 態 { 人） ! ! （／! |ヽ〈_ ・.ﾉ〃 〃 ／ '／⌒ヾ.! ,' !く ! ! （_ ト､__／ ヽ､_,.イ ／ｌ ｌ ｜:::::::｀｀`/:::::／...´..
ゲームの作り方やアルゴリズムについてAppStoreカテゴリ別に整理してみました - もとまか日記乙
今年の東京ゲームショーの入場者数が過去最高だったそうで。東京ゲームショウ2011の入場者数が過去最高の22万2668人を記録【TGS2011】 - ファミ通.com ゲームが盛り上がってきてるかも？ってことで、とても嬉しいニュースです。偶然ですがちょうど先日、以下を書きました。 あなたの「隙間時間」を埋めてくれる無料iPhoneゲーム３０選 色々とゲームで遊んでたら、ゲーム開発について色々と調べたくなったので、調べてみたメモを以下にまとめてみました。 ゲームの作り方目次（AppStoreカテゴリ別） 以下、AppStoreのゲームカテゴリ別に整理した目次です。並びはAppStoreでの表示順です（2011/9/20時点） AppStoreカテゴリジャンプ先アーケードシューティングアクションアクション｜Unityアドベンチャーアドベンチャーボード、カジノボード、カジノシミュレーションシミュレ
TechCrunch | Startup and Technology News
Finbourne, founded out of London’s financial center, has built a platform to help financial companies organize and use more of their data in AI and other models. Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delive
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
隠れた良書「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」を大プッシュしたい - EchizenBlog-Zwei
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(
[VM][JIT]Brainf*ckで学ぶスクリプト言語処理系高速化。インタプリタ→VMインタプリタ→JITコンパイラ。 - hogelogの日記
スクリプト言語処理系を高速化したくてしたくてたまらない少年少女に届け。表題の通りスクリプト言語処理系の高速化について書きます。対象言語はBrainf*ckにします。Brainf*ckというのは Brainf*ck Brainfuck - Wikipedia というような言語です。要は処理系を実装するのが簡単なおもちゃ言語。おもちゃ言語ゆえに他のどんな実用的スクリプト言語処理系にも出てくるような基本的な処理だけでできているので、Brainf*ck処理系の高速化で有用なテクニックは他の処理系でもうんたらかんたら。 じゃあまず叩き台になるような処理系を書いてみましょう。言語はC++です。JavaだのPythonだので高速な処理系を記述するテクニックやらなんやらというのもありますけども、まずはごく簡単にCPUやらメモリといったものと仲の良い言語で記述することで理解を深めましょう。本当はC言語の方が
![[VM][JIT]Brainf*ckで学ぶスクリプト言語処理系高速化。インタプリタ→VMインタプリタ→JITコンパイラ。 - hogelogの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2769bb4727fa549a477e8806ecae7ad9c2303ec3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F12704346814673895633%2F12921228815733205071%2F1411114774)
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