隠れマルコフモデルで自然言語を学習 - 西尾泰和のはてなダイアリー
隠れマルコフモデルで社内掲示板の1万個弱の書き込みを学習させてみた。 まず初期値について。遷移確率はおおよそ対角行列。それだけだと差別化できないし、確率が0だと遷移が置きなくて面白く無いので対角成分を11、対角線の一つ上を2、それ以外1として確率として正しくなるように正規化した。出力確率はランダム。ただし今回、文末の構造に注目したいので最後の状態だけ句点「。」の出力確率を2倍にした。 図の見方は、一番左が遷移確率の行列の値の大きさを黒四角の大きさで表現したもの。最大値と最小値で正規化しているので黒四角が見えないところは確率0ってわけではなく、小さな値だという意味。中央はその表示を2倍に拡大したもの。小さい確率値がどうしても見づらいのでね。赤く塗ってあるのは2倍にした結果1を超えたことを意味している。一番右はなんとなく黒→赤→緑→白のスケールになっている。まあ最初に作ったのがこれだったんだけ
Google Developer Day 2010
DevQuiz DevQuiz とは Google 主催の開発者イベントの参加者を選抜する仕組みです。イベントへの参加を希望される方には 「GDD 2010 DevQuiz 事務局」より「DevQuiz の案内」が送付されます。ご案内された URL にアクセスして頂き、出題される問題に解答して頂きます。各自の解答を Google にて審査し、その結果をもとに高得点者には Google より参加証を送付します。 Google Developer Day にご参加頂くには、原則として「DevQuiz」に解答して頂く必要があります。 この DevQuiz は 2010 年 3 月に開催した DevFest 2010 Japan にて試行した仕組みですが、今回 Google Developer Day 2010 Japan でも実施が決まりました。 Google Developer Day Dev
algorithm - 基数木 + 平衡二分探索木 = 三分探索木 : 404 Blog Not Found
2012年01月22日16:36 カテゴリアルゴリズム百選翻訳/紹介 algorithm - 基数木 + 平衡二分探索木 = 三分探索木 珠玉のプログラミング Jon Bentley /小林健一郎訳 最有力候補は、これかも。 Ternary search tree - Wikipedia, the free encyclopedia 三分探索木 - Wikipedia 404 Blog Not Found:algorithm - Patricia Trie (Radix Trie) を JavaScript で最近のTrie研究の傾向は、要素の動的変更が自在にできる一般向けのものではなく、一旦作成したら要素の追加と削除が困難な代わりにものすごくコンパクトになる、簡潔データ構造の応用手段の方に偏っていると素人目に感じるのですが、そろそろJudyたんのごとくハッシュテーブルとガチで闘うとか、逆
試合組合せの作成法
競技の方法については、トーナメント方式(勝ち抜き戦)、リーグ戦方式(総当り戦)の２通りがあります。参加数やコート数、時間を考慮してどちらかを選択するか、リーグ戦のあと順位別のトーナメントにするかリーグ戦にするかを決定します。 以下に大会の競技方法と例として10チーム(ペア、人)の場合の試合数を記述します。 ①トーナメント方式 n-1 3位決定戦を含めると10試合 ②リーグ戦方式 {n*(n-1)}/2 45試合 ③リーグ戦方式後、順位毎のトーナメント方式 ④リーグ戦方式後、順位毎のリーグ戦方式 ◆トーナメント戦について◆ リーグ戦に比べて試合数が少なく参加数の多い位場合に適します。3位決定戦を行うと試合数は参加数と同じ試合数になります。この場合、組合せの「運」に左右されますので過去の成績など実行団体の責
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分枝限定法 - Wikipedia
分枝限定法（ぶんしげんていほう、英: branch and bound, BB）は、各種最適化問題（特に離散最適化と組合せ最適化）の最適解を求める汎用アルゴリズムである。分枝操作（英: branching operation）と限定操作（英: bounding operation）から構成される。全ての解候補を体系的に列挙するもので、最適化された量の上限と下限の概算を使って、最適でない候補は「ひとまとめに」捨てられる。 1960年、A. H. Land と A. G. Doig が線型計画法の手法として最初に提案した。 関数 の最小値を求める最適化問題を考える。 とする。 分枝限定法には2つの手続きが必要である。 分枝 第一は分枝操作である。場合分けにより部分問題に分割する。つまり、与えられた集合 に対して、 となるような複数の集合 に分割（分枝）する手続きである。 における の最小値を
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
P2Pの専門知識ゼロから独自DHTを実装評価するまでの学習方法と参考資料まとめ - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
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。 P2P、特にDHTの前提知識が無い状態から、オリジナルDHTアルゴリズムを実装・評価できるようになるまでの学習方法と参考資料をまとめました。 基本的なアルゴリズムの仕組みから、実装評価に用いるツールキットの使い方までを短期間で学習することが出来ます。 「P2Pに関する卒論を書こうと思っている人」や「P2Pアプリケーションの開発前に、アルゴリズムをテストしたい人」、「なんとなくP2Pアルゴリズムに興味が出た人」などにぴったりだと思います。また、研究室での後輩教育用資料にするのも良いと思います。実際に使いましたし。 ここで紹介する資料一覧は以下の通りです。 資料１：「ChordアルゴリズムによるDHT入門」 資料１ーオプション１：「DHTアルゴリズムSymphony
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
赤黒木 - Wikipedia
赤黒木（あかくろぎ）は、コンピュータ科学のデータ構造である平衡二分木の一種で、主に連想配列の実装に用いられている。2色木、レッド・ブラック・ツリーともいう。 このデータ構造は1972年のルドルフ・ベイヤー (en:Rudolf Bayer) の発明である"symmetric binary B-trees"が元となっており、赤黒木という名前自体は 1978年にレオニダス・ギッバス (en:Leonidas J. Guibas) とロバート・セジウィック (en:Robert Sedgewick) によって発表された論文による。 赤黒木は、探索、挿入、削除などの操作における最悪時間計算量がO(log n)（nは木の要素数）と短く、複雑ではあるが実用的なデータ構造として知られている。 この日本語版は概要のみの解説であり、具体的なアルゴリズムはwikipedia英語版(Red-black_tree
Eisnerアルゴリズムのチュートリアル - yasuhisa's blog
III期初のD-Lec。岩立さんによるEisnerアルゴリズムのチュートリアル。今日の午前に松本先生の依存構造解析とかの授業があった後なので、すごくよいタイミング。Eisnerアルゴリズムは依存構造解析を行なうためのアルゴリズムの1つで 言語に依存しない Projectiveな係り受けを仮定 Graph-basedなアルゴリズムでDPを用いて効率よく全探索するので、Shift-Reduceなどと比べると解析精度重視 なものである。EisnerアルゴリズムにはFirst-order、Second-orderなど色々あるが、N-th orderだと同時にN個の係り受け関係を見て、それ以外の係り受け関係は独立である、という風な考え方。個々の係り受け関係にスコアを付けて、その総和が最大になるように係り受けの組み合わせを見ていく。係り受けの組み合わせを全部見るが、CKYアルゴリズムのようなDPを採用
カーネル法 - Wikipedia
カーネル法（カーネルほう、英: kernel method）はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。 パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、主成分、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の特徴空間上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像（特徴写像）によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ（一般に非線形写像が使われる）、それに対応してデータの多様な構造を見いだす
R木 - Wikipedia
2次元矩形のR木の例 R木（英: R-tree）は、B木に似た木構造のデータ構造であり、多次元情報（例えば、二次元座標データなど）のインデックス付け、すなわち空間インデックスに使われる。それは例えば、「現在位置から2km以内の全ての美術館を探す」といった用途に使われる。 R木は、階層的に入れ子になった相互に重なり合う最小外接矩形 (MBR) で空間を分割する。R木のRは矩形 (Rectangle) を意味する。 R木の各ノードのエントリ数は可変である（事前に定義された上限がある）。葉ノード以外の各エントリには2つのデータが格納される。1つは子ノードへの参照であり、もう1つはその子ノードの全エントリを囲む外接矩形のデータである。 挿入および削除のアルゴリズムはこれらの外接矩形を使い、近い要素が同じ葉ノードに属するようにする（特に、新たな要素を挿入する際に、どの最下層の外接矩形にも収まらない場
R-Tree - こども(てれび)
R-Tree を勉強します。 参考 Rtrees: Theory and Applications この本のサンプル pdf がたぶんわかりやすい (chap.1, chap.2) R-Trees: A Dynamic Index Structure for Spatial Searching 原著論文 目的 与えられた矩形と交差する図形を探索する問題を考えます。window query と言うらしいです。これを効率的に実行するためのデータ構造が R-Tree です。 R-Tree の概要 R-Tree は B+-Tree の構造をしています。B+-Tree は、 leaf に要素が入っていて非 leaf の node は探索の為のインデックスのみを持っている B-Tree です、たぶん。R-Tree の leaf に入る要素は Minimum Bounding Rectangle (MB
Googleのページランクにも使われているマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にする「マルコフ連鎖ジェネレーター」
かの有名な検索エンジン「Google」にはページランクという概念がありますが、そのページランクを支える理論の一つがこの「マルコフ連鎖」というもの。さまざまなジャンルに応用されていることでも有名で、人工知能ならぬ「人工無能（いわゆるチャットボット、会話ボットなど）」にも使われることがあります。 で、このマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にしてくれるのが「マルコフ連鎖ジェネレーター」というわけです。 詳細は以下から。 マルコフ連鎖ジェネレーター http://itog.sakura.ne.jp/markov/ 意味不明モードか要約モードのいずれかを選び、文章を貼り付けて「ジェネレート」をクリックするだけです 吉野家コピペの場合、こうなりました。 そんな事より１５０円だよ、ちょいと問いたいだけちゃうんです。女子供は、お前、１５０円やるから店員に来てあるんです。もう見てない、１５０
ラインノイズ・フィルタ（適応フィルタ）
適応アルゴリズム（LMS）を用いたラインノイズ除去フィルタ・プログラムです． A/Dから入力した信号に含まれる周期性ノイズを除去してD/A出力します． サンプリング周波数は8kHzです． マイク入力のラインノイズ・フィルタ・プログラム lms1mic.out ライン入力のラインノイズ・フィルタ・プログラム lms1line.out 予測器の構成の適応システムになっています． 原理的にディレイラインを通った過去の信号（delayの出力）から，現在の信号を予測することは出来ません． 例外的にそれが可能なのは周期信号だけなので，適応フィルタの出力（LMSの出力）は元の信号の周期成分のみとなり，引き算処理によりD/Aからはラインノイズが除去された信号が出力されます． +----------------------------+ | | + | v A/D in ----+ ^ (+)--
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あまりに暑いので工場扇を買ってきた 6月とは思えない猛暑に遭遇し、7月を待たずして早くも熱中症（疑）と睡眠不足に陥った2025年の夏。 去年までは8月頃から水風呂に飛び込んでビール飲みながら野球を見るという自宅避暑をやっていたけれど、今年は既に家中がもうどうにもならない不快感で包まれている。 …
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Spaghetti Source - 区間木
Amazon.co.jp: アルゴリズムイントロダクション 第2巻 改訂2版: T.H.コルメン (著), 浅野哲夫 (翻訳): 本
