k-means法 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
k-means法 (k-means method)† 次の目的関数を最小化する分割最適化クラスタリングの代表的手法． \[\mathrm{Err}(\{X_i\})=\sum_i^k\;\sum_{\mathbf{x}\in X_i}\;{\|\mathbf{x} - \bar{\mathbf{x}}_i\|}^2\] ただし，データ集合 \(X\) は，ベクトルで表現されたデータ \(\mathbf{x}\) の集合． クラスタ \(X_i\) は，データ集合の網羅的で互いに素な部分集合． \(\bar{\mathbf{x}}_i\) は \(X_i\) 中の重心(セントロイドともいう)． \(\|\cdot\|\) はユークリッドノルム． ↑ アルゴリズム† 入力はデータ集合 \(X\) とクラスタ数 \(k\)，および最大反復数 maxIter． 初期化：データ集合をランダムに \(
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
Animated Sorting Algorithms
Discussion These pages show 8 different sorting algorithms on 4 different initial conditions. These visualizations are intended to: Show how each algorithm operates. Show that there is no best sorting algorithm. Show the advantages and disadvantages of each algorithm. Show that worse-case asymptotic behavior is not the deciding factor in choosing an algorithm. Show that the initial condition (inp
剰余を使わずにFizzBuzz - おびなたん☆
新幹線の中の暇な時間を使ってやってみた。 まず剰余を使わない方法 最小公倍数と整数論における法の理屈が分かっていれば、3と5の最小公倍数の15周期で"Fizz", "Buzz", "FizzBuzz"のパターンが現れることがすぐに理解できる。ちうことで、"Fizz", "Buzz", "FizzBuzz", NULLからなるの長さ15の配列を用意して、それを順繰りにトレースして行けばいい。 const char* fizz = "Fizz"; const char* buzz = "Buzz"; const char* fibuzz = "FizzBuzz"; const char* fb[] = { NULL, NULL, fizz, NULL, buzz, fizz, NULL, NULL, fizz, buzz, NULL, fizz, NULL, NULL, fibuzz, };
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
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。
Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t
Google の MapReduce: steps to phantasien t(2005-11-16)
2005-11-16 近況 情報処理学会誌に "skeletal paralell programming" というのが載っていて, よく読んでいないのだけれど要は並列計算のためのライブラリを 作りましょうという話のようだった. MPI を土台にしているらしい. Google の MapReduce が引用されており, そんなものがあったと思いだす. 読んでなかった. そういえば前回の ACM Queue も並列計算と CMP の特集. どうも並列計算が基本技能として要求される日は思ったより近い気がしてきた. 勉強しておいた方がよさそうだ. 手始めに "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" を読んでみた. MapReduce というのは並列計算のためのライブラリで, Google のインフラ(ファイルシステムやクラ
VIPS: a Vision-based Page Segmentation Algorithm :: SEM R
米Microsoftが開発中の検索エンジンに搭載されると思われる検索アルゴリズムに関する論文が同社サイト"Microsoft Research"にて公開されている。題名は『VIPS: a Vision-based Page Segmentation Algorithm』。ここで紹介されている"Vision-based Page Segmentation Algorithm"（以下、VIPS)にMicrosoftは力を入れているようだ。 まずVIPSに関する概要から。 A new web content structure analysis based on visual representation is proposed in this paper. Many web applications such as information retrieval, information extr
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