Bloom filterのシンプルな実装 - 西尾泰和のはてなダイアリー
Bloom filterは指定されたものがリストに含まれるならばTrue、含まれないならばFalseを返すようなデータ構造である。もちろん、単純にリストを保持するだけでもリストに含まれるかどうかの判定は可能だが、Bloom filterのメリットはオリジナルのリストを保存しておく必要がないという点にある。そのためメモリの消費量を格段に節約することができる。しかし、そのメモリ効率の代償として多少正確性が失われる。Bloom filterは指定されたものがリストにない場合でもたまにTrueを返すのだ。しかし、間違ってTrueを返す確率はあらかじめ計算することができるので、誤差が許容できる範囲であれば問題なく使うことができる。 下記はアルゴリズム勉強用のシンプルな実装である。 SIZE = 1987 def hashes(s): xs = [0, 0, 0] for c in s: o = or
Support Vector Machines (SVM) in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 07, 2008 Your Family Guy fan-site is riding a wave of viral referrals, the community has grown tenfold in last month alone! First, you've deployed an SVD recommendation system, then you've optimized the site content and layout with the help of decision trees, but of course, that wasn't enough, and you've also added a Bayes classifier to help you filter and rank the cont
Scale-invariant feature transform - Wikipedia
The scale-invariant feature transform (SIFT) is a computer vision algorithm to detect, describe, and match local features in images, invented by David Lowe in 1999.[1] Applications include object recognition, robotic mapping and navigation, image stitching, 3D modeling, gesture recognition, video tracking, individual identification of wildlife and match moving. SIFT keypoints of objects are first
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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