常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
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
第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) −2nd Week−方法論・ソーシャル祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2011/01/23 "第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−2nd Week−方法論・ソーシャル祭り−"を開催しました。 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( TokyoWebmining 9)−2ndW−方法論・ソーシャル祭り−: ATND Google グループ ※会場参加者ID写真（id:bob3 さんに感謝) 1st Week内容まとめ： 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) −1st Week− 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思ってい
Kazuho@Cybozu Labs: アクセスログからアテンション（注目情報）をデータマイニングする手法について
多数のユーザーの行動記録からアテンション情報（注目されているデータが何か）をデータマイニングしたいというのは、大量のデータを扱っているウェブサイトにおいては自然と出てくる要求です。そこで、先月末にサービスを終了したサービス「パストラック」において使用していた、アクセスログから注目度（人気度）の高いウェブページや人名等のキーワードを抽出するためのアルゴリズムを紹介しておきたいと思います。 たとえばはてなブックマークのような、ユーザーの能動的な行為（「ブックマークする」という作業）から注目情報を抽出するのは決して難しいことではありません。それは、直近の一定期間内のブックマーク数＝注目度、という前提が上手に機能するからです。現に、はてなブックマークの人気エントリーは、最近24時間程度の期間内にブックマークしたユーザー数の多い URL を降順で並べているように見受けられます。 しかし、アクセスログ
C言語でハッシュテーブルを実装してしまった - へぼいいいわけ
２ちゃんねるのdatを高速で処理するプログラムを書いていたら、いつのまにかC言語でハッシュテーブルを実装していました。これぞ車輪の再発明って感じです。 名前は「unhash」としておきます。 とりあえず、ダウンロードはこちらです。 http://www.heiwaboke.net/lang-c/src/unhash-0.01.zip 2012/09/16追記 ソースコードを紛失してしまったので、こそこそ改造してたバージョンの方にリンク貼っておきます。 名前が変わってちょっとだけ省メモリ化していますが、大本の仕組みと使い方は同じです。 参考程度にどうぞ。 https://github.com/tanaton/unmap ベンチマーク 一番下がunhashです。 ベンチマークの方法はC/C++ で使える HashtableCommentsAdd Starを参考にしました。 tanaton@he
Good Programmers learn Mathematics
良いプログラマは数学を学ぶ、方が良いと思う この文章は 2003 年 2 月 28 日（金曜日）に 株式会社 ACCESS の研究開発室のメンバ向けに行われた講義のために準備されたものです。 目次 はじめに アルゴリズム ― 数学によって可能になること 数学とプログラミングの美学 ― （多分）一番たいせつなこと 質問と回答 文献表 はじめに これから何回か皆さんの前で数学の話をさせてもらうことになりましたが、 今回はまず、その手始めとして 「どうして皆さんが数学を学んだ方が良いのか」、 いいえ、「どうして皆さんに数学を学んでほしいと私が思っているのか」 というお話をさせて下さい。 もちろん、それは皆さんに、より良いプログラマになって欲しいからですが、 また、私の経験によれば、 コンピュータサイエンスの教育の現場では、 何故か数学が軽視されることが多いことを残念に思っているからでもあります。
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
特定非営利活動法人 花と夢
ウェルカムでは就労継続支援B型事業の一環として、 手作り弁当の製造・販売を行っています。 尾道市役所、尾道市総合福祉センターで販売しています。
いまさらアルゴリズムを学ぶ意味
いまさらアルゴリズムを学ぶ意味：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（1）（1/3 ページ） 本連載ではアルゴリズムを学ぶ、または学び直すことで、プログラミングのスキルを深めていきます。アルゴリズムは学問として取り扱われることが多いですが、この連載では開発の現場に役立つスキルを身に付けることを目的とします。初回は、アルゴリズムを学ぶ意義について。コンピュータに「3の倍数と3の付く数字」を判断させるにはどうしたらいいか。発想力を鍛えよう。 アルゴリズムを学ぶ意味 IT技術者である読者の皆さんなら、普段から何げなく「アルゴリズム」という言葉はよく使っていることでしょう。しかしあらためて「『アルゴリズム』とは何か」と問われて、すぐに明快に答えられるでしょうか。 また、IT技術者であってもアルゴリズムをきちんと勉強した人は意外と多くないのではないでしょうか。大学で学んだとか、入社後の新人研修
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
アルゴリズムの天才 － ＠IT自分戦略研究所
本連載を初めて読む人へ：先行き不透明な時代をITエンジニアとして生き抜くためには、何が必要なのでしょうか。それを学ぶ1つの手段として、わたしたちはIT業界で活躍してきた人々の偉業を知ることが有効だと考えます。本連載では、IT業界を切り開いた117人の先駆者たちの姿を紹介します。普段は触れる機会の少ないIT業界の歴史を知り、より誇りを持って仕事に取り組む一助としていただければ幸いです。（編集部） 本連載は、2002年 ソフトバンク パブリッシング（現ソフトバンク クリエイティブ）刊行の書籍『IT業界の冒険者たち』を、著者である脇英世氏の許可を得て転載しており、内容は当時のものです。 ドナルド・クヌース（Donald Knuth）―― 元スタンフォード大学教授、TeX開発者 日本では、Knuthという彼の名字をクヌースと表記するが、外国でも彼の名前を何と呼ぶかが常に問題になるらしい。インターネ
アルゴリズム - 同じ文字列のn回繰り返しをlog n回で作る方法 : 404 Blog Not Found
2009年01月31日01:00 カテゴリLightweight LanguagesMath アルゴリズム - 同じ文字列のn回繰り返しをlog n回で作る方法 これなのですが.... 同じ文字列のn回繰り返しを作る最速の方法を探求してみた - muddy brown thang ちょっとした事情により、ある文字列のn回繰り返しを作る関数 (PHPでいうところのarray_repeat(), Perlで言うところの「"..." x n」、RubyやPythonで言うところの「"..." * n」) を高速に実装しなければならない状況に遭遇したのでベンチマークをとってみたところ、その結果がとても新鮮で驚いたので、これを共有しつつもダメ出ししてもらえないかなーと思って晒してみることに。 なぜかもっとシンプルな奴がなかったので。 以下、比較。初期値はIEにあわせてあります。Firefox/Saf
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
ソート処理時間、選ぶアルゴリズムでこんな差が！ ― ＠IT自分戦略研究所
ソート処理時間、選ぶアルゴリズムでこんな差が！：いまから始めるアルゴリズム（2）（1/2 ページ） 連載第1回「『＋1』だけで四則演算をするには？」に引き続き、プログラミングにおけるアルゴリズムの重要性と面白さを紹介したいと思います。例としてプログラミングで頻繁に使われる並べ替えと検索のアルゴリズムを取り上げ、それぞれがどういった処理を行っているのか考えてみましょう。 同じ問題でも解き方（アルゴリズム）によってかなりの速度の違いが出てくる可能性があることは、前回紹介したとおりです。今回は代表的な並べ替えのアルゴリズムを基にプログラムを作成し、実行にかかった時間を測定して、具体的な処理速度の違いをお見せしようと試みています。 プログラミング言語では、すでに並べ替えの仕組みが用意されていることが多いので、このアルゴリズムをあまり意識していない人もいるのではないでしょうか。しかし、すべてのプログ
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Javaを使うなら理解しておきたいアルゴリズム - 抽出・ソート・結合・集計 (リスト＆マップ編) - 何かしらの言語による記述を解析する日記
教えて！ Watch - マージソートの計算量について-O(n*logn)
プログラミング体験ゲーム：アルゴロジック ｜ JEITA
講義資料 4月 14日
http://www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp/japanese/2009%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0/7-before%EF%BC%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2%EF%BC%89.ppt