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プログラミングに関するhayato34のブックマーク (15)

  • ポインタの裏話

    ポインタの裏話 岡﨑 直観 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg ポインタの裏話 プログラミング演習A 1 このような説明を 覚えていますか? 知らなくても全く問題ありません ポインタの裏話 プログラミング演習A 2 int x = 0; &xは変数xの「アドレス」 「番地」「住所」を返す 変数x 0 &x メモリ空間, 記憶空間 変数xのアド レス(住所) ポインタの裏話 プログラミング演習A 3 ____ / \ 何言ってたんだこいつ? / ⌒ ⌒\ 番地 アドレス ぬるぽ / (●) (●) \ \ / | 、“ ゙)(__人__)" ) __________ \ 。` ⌒゚:j´ ,/ j゙~~| | | | __/ \ |__| | | | || / , \n||

  • IDEA * IDEA

    ドットインストール代表のライフハックブログ

    IDEA * IDEA
  • ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録

    今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類(Text Classification, Text Categorization)の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類(Document Classification)という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書(Webページとか)をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ(クラス)に自動分類するタス

    ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
    hayato34
    hayato34 2010/10/13
    ボキャブラリ数が多い場合は多項モデルの方が精度が高いことが示されています。ベルヌーイモデルは出現しない単語の確率も考慮するので計算量も大きいです。
  • 新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改

    新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する(たぶん)最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ

    新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
  • Transformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)についての実験と結果 - rubyu's blog

    自作ソフトにテキストの多クラス分類機能を組み込みたくて、調べてみたら Complement Naive Bayes(CNB、補集合ナイーブベイズ)というアルゴリズムが最近の流行のようで、これを検証してみることにしました。 元論文 を一通り読んでから検証を進めていきました。実装される際は目を通すことをオススメします。 使用したコーパスは以下のようなもの 想定する用途に合わせて、それなりにクラス間でデータの量にばらつきがあります。 クラス ファイル数 サイズ A 832 121MB B 491 182MB C 449 59MB D 312 111MB E 298 26MB F 245 67MB G 234 73MB H 210 33MB I 123 33MB J 63 3MB K 62 14MB L 47 6MB M 47 5MB ひとまず、シンプルなナイーブベイズを 集合知プログラミング を

    Transformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)についての実験と結果 - rubyu's blog
  • プログラミング言語 Ruby リファレンスマニュアル

    注: Rubyは2.1.0からSemantic Versioningを採用しています。 Ruby 2.1.1, 2.1.2等はバグ修正やセキュリティfixのみを含むため、リファレンスとしては2.1に統一しています。

  • ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室

    ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ(http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html) ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント(マップでの敵との遭遇)の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の

    ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
  • Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装

    ACM/ICPC(プログラミングコンテスト)系列の問題を解くことを目標にして,各種アルゴリズムを C++ で実装してみた.極めて意地が悪い類の問題には対応していないし,特定の入力に対して高速に動くということもない.計算量も最良とは限らない. これらを参考にする方への注意とお願い: これらの記述は正確とは限りません.参考文献を参照することを強く推奨します.間違っている場合は是非教えてください. これらのプログラムは間違っているかもしれません.各人で検証することを強く推奨します.バグがあれば是非教えてください. 分類が怪しいので,これはこっちだろう,ということがあればコメントを下さると助かります. 注意! 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う. 全体的に説明と使い方を詳しく. Verify していないものを Verify. ボロノイ図(いつになることやら……) 基 テンプレート グラフ

  • University of Aizu Online Judge

    Welcome This online judge system includes problems criated by faculty members and students of The University of Aizu. In addition, it includes an archive of problems from different programming contests. You can solve problems which were given in the programming contests for high school students, Japan domestic contests for ACM/ICPC, and Asia regional contests for ACM/ICPC in Japan. The system wil

  • プログラミング演習(初級コース)課題

    2009年度 プログラミング演習(初級コース) 担当教員 ソフトウェア工学講座・教授 松 健一 matumoto(at)is.naist.jp 論理生命学講座・助教 竹之内 高志 ttakashi(at)is.naist.jp インタラクティブメディア設計学講座・助教 藤澤 誠 fujis(at)is.naist.jp ティーチングアシスタント ソフトウェア設計学 福島義彦 yoshihiko-f(at)is.naist.jp ソフトウェア工学 小山貴和子 kiwako-k(at)is.naist.jp ソフトウェア工学 保田裕一朗 yuichiro-y(at)is.naist.jp 新着情報 2009/4/23 第1回講義内容と問題をアップロード 2009/4/23 第2回から第9回までの講義内容をアップロード 2009/4/30 第2回問題,第1回解答例をアップロード 2009/

    hayato34
    hayato34 2009/05/08
    プログラミング演習(初級コース)。
  • Graphviz

    Please join the Graphviz forum to ask questions and discuss Graphviz. What is Graphviz? Graphviz is open source graph visualization software. Graph visualization is a way of representing structural information as diagrams of abstract graphs and networks. It has important applications in networking, bioinformatics, software engineering, database and web design, machine learning, and in visual inter

  • 第1回 「モダンPerl」ってなんだろう? | gihyo.jp

    「モダンPerl」という言葉の流行 先日、国内有数のPerlハッカーである牧大輔氏が『モダンPerl入門』という書籍を刊行しました。 日Perlユーザーのハブサイトを目指しているperl-users.jpでも「モダンなPerl入門」と題して「古来から親しまれているPerl入門とはひと味違う、今風のPerl入門テキスト」を作ろうという動きがあります。 海の向こうでは、Perl 6の言語仕様の策定にたずさわっているクロマティック(chromatic)氏が「Modern Perl Books」というウェブサイトを開設して、「⁠モダンPerl」についての考察を始めました。氏はその名もModern::Perlというモジュール[1]を公開して「モダンPerl」の啓蒙に努めています。 個人の主義主張に過ぎないのでしょうか? でも、この「モダンPerl」とはいったい何なのでしょうか。 字面から「今風の

    第1回 「モダンPerl」ってなんだろう? | gihyo.jp
  • GitHub

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  • Perl関連書籍の書評 - Perl-users.jp

    おすすめコメント プログラミングって何?これからPerlを始めます!という人向け。プログラミング初心者でもPerlが書けるようになります スカラー変数、配列連想配列から、サブルーチン、制御構造と言った Perl の基礎がじっくり学べます。章の終わりには練習問題がついていますが、練習問題は unix についての知識がないと難しいものもあるかもしれません。分からないものは飛ばしながら、何度も読み返したり、不明なコマンドがあったらそれについて調べたりするといいと思います。 - id:vkgtaro

  • 正規表現の機能の覚書き

    はじめに「はじめての正規表現」がホッテントリ入りしていますが、 導入としては、何に使うのかがわかりやすくて良いのではないかと思います。 あれを見て、基機能をまとめてみたくなったので、正規表現の基的な機能について書いてみます。 (正規表現が初めてという人は「はじめての正規表現」を先に見たほうがいいと思います。) 例では「検索」か「置換」をするものとして話を進めていきます。 (「はじめての正規表現」が実例を中心にしたのに対して、こちらは機能を中心に書きます) 正規表現は、プログラミング言語やその他のツールなど、それぞれで微妙な違い(方言)があるので、その点には注意が必要です。 (表記法が違ったり、ここに紹介する機能がサポートされていなかったり、逆に紹介していない機能をサポートしていたりする場合があります) メタ文字とリテラル文字正規表現には、メタ文字とリテラル文字というものがあります。 メ

    正規表現の機能の覚書き
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