JavaScriptでつくるSchemeインタプリタの基礎の基礎
はじめに 現存するプログラミング言語の中で2番目に古いのがLispです。生まれは古くても、いまだに使われ続け、また、Rubyなどの新しい言語にも影響を与えています。そのLispの派生であり、シンプルさが売りなのがSchemeです。 ここではSchemeの簡単なインタプリタをJavaScriptで作ってみます。 対象読者 本稿はLispやSchemeは少し触ったことはあるけど、インタプリタは書いたことがないという方を読者対象としています。また、JavaScriptの文法や、簡単なデータ構造についての知識を前提とし、説明は省きます。 必要な環境 テキストエディタと、JavaScriptが動くWebブラウザがあれば十分です。他に特に用意するものはありません。 概要 作成するインタプリタについて インタプリタのコードはJavaScriptで書き、HTMLのフォームを使って、Schemeのプログラム
JavaScript で Lisp の処理系 (と REPL) を実装してみた - mooz deceives you
MiSPLi: http://mooz.github.com/mispli/ MiSPLi Emacs に出会ったのが三年前. それから一年程して elisp をいじり始めたので, 僕と Lisp との付き合いはかれこれ二年ほどになる. JavaScript を始めたのが一年前だから, 僕の中では C 言語に次いで付き合いの長い言語だ. 必要にかられたときにちょこちょこと elisp を書いて, 終わったらしばらく別れを告げる. そんな中途半端な付き合いを続けていた三月も終盤, 竹内先生の書かれた「初めての人のための LISP」を読み, その内容に深い感銘を受けた. Lisp を Lisp で実装する, といった章があり, これまで何となしに使っていた Lisp の中身を垣間見ることができたような, そんな気分になっていた. その時に, 「ひょっとしたら僕にも Lisp の処理系を実装でき
問題解決手法＞デシジョンテーブル
解説 商品サービスなどの割引販売が広く行われています。それも「会員かどうか？」「会員の種類は？」「ポイント利用は？」などと 多くの条件を組み合わせにより割引内容が変ってきます。 このように複数の条件の組み合わせにより処理が変わる場合に、デシジョンテーブルを作れば条件と処理の関係を明確・明瞭に表現できます。 解説 会員制組織等では「正会員」「準会員」「賛助会員」などのいくつかの会員区分を設けています。 入会希望者が出た場合に、登録担当者は入会希望者がどの会員区分に入るかを判断する必要があります。入会申込書に記載されて いる内容、年齢、利用時間帯などたくさんの条件の中から、どの条件の組み合わせがどの会員区分に該当するかということを明確に表示されることが求められます。 このように登録条件が複数あり、また条件の違いにより処理方も複数 あるときに役立つのがデシジョンテーブルです。 デシジョンテーブル
ディシジョンツリー（でぃしじょんつりー）
意思決定の“決定”や命題判定の“選択”、物事の“分類”などを多段階で繰り返し行う場合、その「分岐の繰り返し」を階層化して樹形図（tree diagram）に描き表したグラフ表現、あるいはその構造モデル。 統計的決定理論、人工知能、機械学習、データマイニングなどの分野で、予測モデル構築、意思決定分析・最適化、分類問題の解決、概念・知識の記述、ルールの抽出・生成などに利用される。 意思決定理論の分野においては、意思決定と不確定条件によって分岐を繰り返す多重決定問題モデルを示したもので、プロセスと予測される結果を示す。決定理論（決定分析）の主要分析ツールである。 “傘を持つか持たないか”という決定問題を示す利得表（左）と、ディシジョンツリー（右）。事象が発生する確率（降水確率など）と、最終価値（この例では主観効用）が入手できれば期待値を算出し、最適経路を選択できる 知識工学や人工知能の分野におい
Apache Mahout - Overview
For Creating Scalable Performant Machine Learning Applications Download Mahout Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backe
「Web AI」ライブラリの使い方と内部仕様 － Web上のデータからJavaScriptだけで人工無脳を作成
はじめに いつもは「創活ノート」でマンガを描いている柳井です。その裏ではゴリゴリとコードを書いています。そんな私のマイブームはJavaScript。今年は「マンガで分かるJavaScript プログラミング講座」を描いてネット上で公開したこともあり、JavaScriptづいています。 こういったマイブームの流れに乗り、少し前にJavaScriptの新しいライブラリ「Web AI」を開発してリリースしました。Web上の情報を利用して、JavaScriptで人工無脳的なプログラムを書くためのライブラリです。データベースを持つことなく、ユーザーの入力に対してネット上の情報を収集して、インテリジェンスな振る舞いをするための各種命令が収録されています。 以下のサイトで、「Web AI」ライブラリのダウンロードや、サンプルの確認、リファレンスや全ソースコードの閲覧が行えます。 「Web AI」ダウンロ
Web AI
JavaScriptライブラリ「Web AI」 はじめに ※ 「Web AI」のネット上からの情報取得部分は、Google他のAPI終了に伴い、利用できなくなっています。しかし、その他の部分は、現在でも利用可能な内容ですので、そのまま公開を継続します。（2017-08-23） 「Web AI」は、ネット上の情報を利用して、人工無脳的なプログラムを書くためのJavaScriptのライブラリです。本ライブラリは、Webから取得した情報の処理を効率化して、インテリジェンスな何かを生み出すことを目的にしています。 「Web AI」が持っている機能は、以下の通りです。 検索処理およびRSSフィード取得のメソッド・チェーン化（Google Ajax APIを使用） 断片的な日本語文章からのキーワードと文章の抽出 日本語文章のマルコフ連鎖 URLクエリーの解析と構築 URLクエリーの圧縮と解凍 短縮UR
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