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リンク構造を用いてスコアを計算する HITS アルゴリズム
リンク構造を用いてスコアを計算する HITS アルゴリズム 2011-11-10-1 [Algorithm][Programming] HITS とはハイパーリンク構造（リンクや被リンクなど）を用いてウェブページのスコアを計算する方法。Google で用いられている PageRank の仲間。 HITS は Authority score(以下、auth) と Hub score(以下、hub) の2種類のスコアを算出する。 アルゴリズム概要 各ページiの持つ auth を 、hub を とする。 をウェブグラフ全てのリンクの集合とし、 はページiからjへのリンクを表す(有無：1 or 0)とする。そして、以下の式（オリジナル論文での式）を繰り返し計算し最終的な auth と hub を得る。初期値は何らかの方法で与えられるとする。 実例で解説。下図のようなウェブグラフがあるとする。 初期
The Netlib
Netlib Repository at UTK and ORNL Netlib is a collection of mathematical software, papers, and databases. There have been 1,529,136,086 requests to this repository as of Sun Mar 30 05:16:49 UTC 2025. Software, papers, etc. Browse the Netlib repository Search the Netlib repository Services provided at Netlib NA Digest archives LAPACK and LAPACK Working Notes (Lawns) The BibNet Project archive mirro
ChordアルゴリズムによるDHT入門 - 情報科学屋さんを目指す人のメモ
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 Chordの解説ページは移転しました。こちらをご覧ください→「ChordアルゴリズムによるDHT入門」 Symphonyの解説を書いたとき、「Chordの理解を前提」にしていたので、今回はChordの細かい解説スライドを作成しました。 Chordの説明はDHTの中でももっともたくさん書かれているものだと思います。 もちろん、それと同じように書いたのではほとんど意味がないと思うので、 論文を読んでもすぐには分からない全体像から、どこが重要か、どの点によってメリットが生まれているかなどに注目しつつ、飲み込みやすいストーリーになるように注意しました。 なおかつ、出来るだけ論文からぶっ飛びすぎないようにも気を付けてみました。 まだ荒削りなのですが、とりあえずどうぞ。
ダイクストラ法 - Wikipedia
ダイクストラ法の動作のアニメーション ダイクストラ法（だいくすとらほう、英: Dijkstra's algorithm）はグラフ理論における辺の重みが非負数の場合の単一始点最短経路問題を解くための最良優先探索によるアルゴリズムである。 ダイクストラ法は、1959年エドガー・ダイクストラによって考案された。 応用範囲は広くOSPFなどのインターネットルーティングプロトコルや、カーナビの経路探索や鉄道の経路案内においても利用されている。 ほかのアルゴリズムとして、 最短経路長の推定値を事前に知っているときは、ダイクストラ法の改良版であるA*アルゴリズムを用いて、より効率的に最短経路を求めることができる。 辺の重みが全て同一の非負数の場合は幅優先探索がより速く、線形時間で最短路を計算可能である。 無向グラフで辺の重みが正整数の場合は、Thorupのアルゴリズム[1]によって線形時間での計算が可能
lsh
最近傍探索と直積量子化(Nearest neighbor search and Product Quantization)
[メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
FrontPage - PukiWiki: 2012年度夏学期「実践的プログラミング」へようこそ
授業について 「実践的プログラミング」は教養学部前期課程で開講されている。全学自由研究ゼミナールです。 履修希望の方はUTAS等をご覧ください。2020年夏学期は月曜5限にオンラインで開講されました。 内容に興味がある方はPDFの資料等をご覧ください。(授業で扱う範囲はこの一部で、また細かくは差異があります) ウェブページについて 現在CMS変更に伴う更新作業中です。過去のページも引き続き閲覧可能です。 なお、国際大学対抗プログラミングコンテスト(ICPC)については、現在は多少状況が変化していますので、過去のページをご覧の際はご留意ください。 ACM-ICPCは、2018年12月までにはACMの後援が外れて、ICPCとなりました。 2020年度は、COVID-19の影響で、各チーム分散した環境で国内予選が行われています。教員による「監督」制度も適用されていません。 なお、来年度以降は未定
ベイジアンフィルタ - Wikipedia
ベイジアンフィルタ (英: Bayesian filter, naive Bayes spam filtering) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う[1]。 現状ではスパムメール（いわゆる迷惑メール）を振り分ける機能を持つソフトウェア（フィルタリングソフト）で、スパムフィルターでのスパム判定に利用されることが多い[1]。最近[いつ?]ではWeblogのトラックバック用フィルタ（トラックバックスパム対策）にも利用されるようになるなど、その利用範囲は徐々に広がりつつある。 ベイジアンフィルタでは、初期状態である程度までの振り分けができるように設定されている。振り分け対象となるデータ（迷惑メールなど）の学習量
vpython と sf によるルービック・キューブ
vpython と sf によるルービック・キューブ Rubik's Cube を例題に sf と vpython の機能の素晴らしさを示します。 vPython のグラフィック機能を使って Rubik's Cube の内部構造を表現します。 vPython を使って Rubik's Cube ゲームのシミュレーション・プログラムを作ります。vPython のおかげで、グラフィックス処理のプログラムは 150 行程度で済んでしまっています。 Rubik's Cube の面の回転操作はは群演算と見なせます。その群は S48 対称群の部分群です。ルービック・キューブの六面それぞれを回転する操作は 48 x 48 の置換行列で表現できます。この置換行列を sf のファイル変数として表現します。抽象的な記号ではなく、sf を使って実際に計算させられる行列ファイル変数を作ります。 ルービック・キュー
Complexification | Gallery of Computation
processing january, 2004 j.tarbell based on code by Paul Bourke
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Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani