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Pythonでの機械学習を支援するツール MALSS（応用） - Qiita
Python3に対応しました(2016.01.25) MALSSの仕様変更に対応しました(2020.02.08) 特徴量選択について追記しました(2020.08.22) Pythonでの機械学習を支援する，MALSS（Machine Learning Support System）というツールを作りました（PyPI／GitHub）． 導入編，基本編と書いてきて，今回は応用編です． 準備 前回と同じデータを使います． 普通にfitメソッドを呼んでしまうとモデリングを行うため処理に時間がかかってしまいます． そこで，algorithm_selection_onlyオプションをTrueにして，アルゴリズム選択のみを行うようにします． from malss import MALSS import pandas as pd data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc
【累積和、しゃくとり法】初級者でも解るアルゴリズム図解 -
2014年12月3日より2015年1月7日まで開催した、paizaオンラインハッカソンVol.4Lite「エンジニアでも恋したい」は、トータルで3問有りましたが全て解けましたでしょうか？ 各問題の成否によりストーリーが変わるのであえて間違えて解いた方もいらっしゃると思いますがｗ (プレゼント対象期間は終了しましたが、問題チャレンジは可能なので、未チャレンジの方は是非チャレンジください！) 問題１、問題２は解説するほどのむずかしさでもないので省きますが、問題３は多少工夫が必要なので、問題３について今回もPOH恒例の「図解解説」をしてみたいと思います。既に解けた方もそうでない方も、今回の解説を読んで、それぞれの方法すべてを実装してみると勉強になると思いますので、是非試してみてください。 ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、解法の大きなパターンとしては、１．全てのパターンを
中学生でもわかるベジェ曲線
ベジェ曲線をレンダリングしていたら面白くて丁寧に描いてしまった。せっかくなのでこれを使って誰にでもわかるように（たぶん中学生でも分かるように）ベジェ曲線というものが何かを説明してみたいと思う。 ベジェ曲線というのはなめらかな曲線を描くためのものなのだけど、説明はまず単なる直線から始めることになる。この下の図の点の動きがすべての基本になるからだ。 一本の直線があって、その上を点Mが一定の速度で移動している。この点Mの軌跡は、もちろんだけど、単なる直線になる。いいよね。tというのは線分上をどれだけの割合進んだのかを表す数値だ。 もうひとつ線を増やして、その上に、Mと同じように移動する点をもうひとつ増やすことができる。もともとの点MをM0、新しい点をM1と呼ぶことにしよう。M0とM1が動くルールは同じままだ。M1が増えても特にややこしくなっていることはないね。 さて、ここでM0とM1をつなぐ線を
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
暗号に使える乱数と使えない乱数
まず重要なポイントとして、擬似乱数のシードとなる真の乱数 (質問の場合は円周率のほうではN, 漸化式の方ではM) は十分に広い空間からランダムに選ばれなくてはなりません。 どんな擬似乱数生成器を使っていたとしてもシードが高々1億程度では総当たりで(比較的)簡単にシードがみつかってしまい生成される乱数が再現できてしまいます。 円周率の先頭100万桁のどこかから選ぶなどは問題外です。 シードはRSA/DSAなどの鍵長に合わせて 1000 bit 程度 (10進数で300桁程度) は欲しいかと思います。 質問にある円周率を擬似乱数として使う方法ですが、円周率の N桁目からの数列がある長さ与えられた時に N 自体を逆算したり, 次の出力を推測する高速な (Nのビット数の多項式時間で実行可能な) アルゴリズムは知られていないかと思います。 そのため N が十分に大きければある時点までの出力が攻撃者に
Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた - Something Beyond
2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ
「充足可能性問題(3-SAT)を解く乱択アルゴリズム」 by Egison - Qiita
前置き 元ネタは、結城浩氏著の「数学ガール 乱択アルゴリズム」。 新しい言語を覚えるとき、慣れるために「充足可能性問題（3-SAT）を解く乱択アルゴリズム」（p.353）を実装するという癖をつけていました1。 ということで、久々に。個人的に研究中の Egison ( http://www.egison.org/ ) で試してみました。 開発環境・動作確認環境 Mac OSX 10.9.52 Egison 3.3.15/3.5.134 コード 例1：関数型プログラミングを強く意識したコード まずは関数型プログラミングとしての実装例。Egison が標準で用意してくれている関数は素直になるべく利用するようにしました。 ;; rw3sat_f.egi (define $sample (lambda [$xs] (nth (pure-rand 1 (length xs)) xs))) (defin
[KMP77] を読んでみた - d.y.d.
17:53 14/12/22 ソートの逆流れ クイックソートってあるじゃないですか、クイックソート。 配列、たとえば [4,2,1,7,0,6,5,3] があったときに、 小さい方を左に、大きい方を右にまず適当に集める。 この「小さい方」と「大きい方」への二分割を、いわゆる再帰的に、 分かれたブロック両方で同じ事を繰り返していくと… なんと、小さい順に並んだ配列 [0,1,2,3,4,5,6,7] が出来上がるというアルゴリズムです。 逆向き！ このデータの流れを「逆向きに」見てみたい。つまり、ソートが終わった最終状態から話が始まります。 しかも、さっきから説明なしで意味ありげにくっついていた、 「入力配列で元々どの位置にあったか」を表す値に注目していきます。 0の上に[4]がくっついているのは、最初は値0は配列のインデックス[4]の位置にあった、 ということを意味しています。（上のソート
![[KMP77] を読んでみた - d.y.d.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e6fe840dfdcca31b69f48171e0de96a69b93595b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.kmonos.net%2Fwlog%2Fsub%2Fdual%2F8.png)
転置インデックスとTop k-query
2. 今回の話の概要 転置インデックスに対してdisjunctiveなクエ リで問い合わせを行った際に上位k件を取っ てくるためのDAAT(Document-at-a-time) ベースの効率的な手法について紹介する
競技プログラミング特有の変な実装テク - ichyo.jp
初めに この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014の15日目の記事です． 競技プログラミングでは，アルゴリズムをひらめく力や，数学やアルゴリズムの知識量などが強さを決める大きな要素ではありますが， もちろん，プログラミングを使った競技である以上は，コードの実装力が勝敗を分けることもあります． 例えば，ICPC系のコンテストでは，アルゴリズムを考える能力よりも，実装量の多いプログラムをいかにバグなく高速に実装するかが重要な 問題セットが与えられることが時々あります． 競技プログラミングと無縁なプログラマーは，実装力と聞くと， クラスの構造をうまく設計したり，変更に強い美しいコードを実装する能力だと想像する人がいるかもしれません． ですが，プログラミングコンテストに必要な実装力は，そうした保守性や拡張性ではなく， 「目的の処理をシンプルな
AtCoder Regular Contest 031 解説
9. 解法 どこを埋め立てるかを全探索して、 １つの島になっているか調べる １つの島になっているかは、あるマスから すべてのマスにたどり着けるかを幅優先探索や 深さ優先探索で調べれば良い
Rubyで実装して楽しむ古典データ構造再入門（平衡木編） - hama_duのブログ
Competitive Programming Advent Calendar 2014 7日目です。 今回は古典的なデータ構造をRubyで実装してみます。 まず通常の木、二分木からはじめ、その次に二分探索木、そして二分探索木に少し機能を加え高性能にした平衡二分探索木を扱います。 冒険の地図 木 二分木 二分探索木 平衡二分探索木 ランダム挿入二分探索木 Treap 基本 木(Tree) 以下の図は木の例です。一番上にある頂点（丸）を根と呼びます。各頂点に直接ぶら下がっている頂点たちをまとめて子と呼びます。子を持たない頂点を葉と呼びます。 頂点同士は辺（棒）で結ばれています。木には、辺によってループができないという特徴があります。 木の性質 木には素晴らしい性質があります。各頂点の子を根と考える（上の部分は無視する）と、それぞれの子も木になっているという点です。それらの木のことを部分木と呼
AtCoder Regular Contest 030 解説
- The document contains code and explanations for solving optimization problems using dynamic programming, including calculating minimum costs using a 2D array to store results. - It describes applying dynamic programming to problems involving finding minimum costs for tasks that can be split into subtasks, with the overall cost determined by combining subtask costs. - The code provided shows init
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
関数プログラミング 珠玉のアルゴリズムデザイン
演算子以外の構文記号の一部については，GHCの言語拡張UnicodeSyntaxを有効にするとソースコード中に記述可能です． 詳細については，GHCユーザーガイド 9.3.1 Unicode syntaxをご覧ください． 演算子に関しては，Unicodeの記号が使えますので，たとえば，1章については，以下のような定義モジュールをインポートすれば，そのままコードで表現できます． {-# LANGUAGE UnicodeSyntax #-} module Operators where import qualified Data.List infixr 5 \\ (\\) ∷ Eq a ⇒ [a] → [a] → [a] (\\) = (Data.List.\\) infix 4 ∈, ∉ (∈) ∷ Eq a ⇒ a → [a] → Bool (∈) = elem (∉) ∷ Eq a ⇒
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Raft: The Understandable Distributed Consensus Protocol
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