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algorithmに関するhiromarkのブックマーク (489)

  • 統計的機械学習入門

    統計的機械学習入門(under construction) 機械学習歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル

  • 様々な操作を高速にサポートするデータ圧縮法に関する論文を公開しました。 - Yasuo Tabeiの日記

    様々な操作を高速にサポートするデータ圧縮法に関する論文を公開しました。論文はデータ圧縮に関する国際会議 Data Compression Conference (DCC2015)に採択された論文でarXivから入手出来ます。 Djamal Belazzougui, Travis Gagie, Paweł Gawrychowski, Juha Kärkkäinen, Alberto Ordóñez, Simon J. Puglisi, Yasuo Tabei: Queries on LZ-Bounded Encodings, Data Compression Conference (DCC), 2015. 論文へのリンク(arXiv) 提案法はLempel-Ziv(LZ)法に類似性がありその簡易版になっています。LZ法では各テキスト上の位置より前に出現する部分文字列の最長一致文字をテキスト

    様々な操作を高速にサポートするデータ圧縮法に関する論文を公開しました。 - Yasuo Tabeiの日記
  • 最小全域木問題(クラスカル法とプリム法) - ぬいぐるみライフ?

    最小全域木問題を解くためのアルゴリズム「クラスカル法」と「プリム法」を使ってみた. 最小全域木について クラスカル法 プリム法 PKUの問題 クラスカル法による解答 プリム法による解答 メモリ使用量と実行時間の比較 最小全域木について まず,全域木(Spanning tree)とは連結グラフの全ての頂点とそのグラフを構成する辺の一部分のみで構成される木のこと.つまり,連結グラフから適当な辺を取り除いていき,閉路をもたない木の形にしたものが全域木となる.ここで,グラフの各辺に重みがある場合,重みの総和が最小になるように辺を選んで作った全域木のことを最小全域木(Minimum spanning tree)という. 最小全域木を求めるアルゴリズムとしては以下の二つが有名である. クラスカル法 (Kruskal's algorithm) プリム法 (Prim's algorithm) いずれも貪欲

    最小全域木問題(クラスカル法とプリム法) - ぬいぐるみライフ?
  • 書籍編集局ブログ|Ohmsha

    2月15日(木)に開催された「Developers Summit 2018(デブサミ)」(主催:翔泳社)にて「ITエンジニアに読んでほしい! 技術書・ビジネス書大賞2018」のプレゼン大会と投票が行われ、大関真之先生の著書『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』がみごと技術書部門の大賞の栄冠に輝きました! プレゼン大会では大関先生自ら書に関する熱い熱い思いを披露していただました。このプレゼンによって「読んでみたい!」「数式が苦手だけどこのなら読める!」と惹きつけられるオーディエンスが続出!みごと大賞に選ばれることとなりました。ブラボー! 書は、おとぎ話の白雪姫に登場するお妃様と鏡の関係をなぞらえ、その問答により「機械学習とは何か」「何ができるのか」を楽しいストーリーと可愛らしくしかも的確なイラスト、そして数式をまったく用いることなく解説している画期的な内容です。 登場する

    書籍編集局ブログ|Ohmsha
    hiromark
    hiromark 2014/11/06
    買いだな。
  • 捗るリコメンドシステムの裏事情(ハッカドール)

    東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です. 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています.巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました. 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています. ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN(Deep Q-Network) ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois

    捗るリコメンドシステムの裏事情(ハッカドール)
  • 冗長性が低く重要度の高いパターンの抽出(1) - sfchaos's blog

    パターンマイニングはデータマイニングを代表する手法の一つで,特にアソシエーションルールを適用した「ビールとおむつ」などの例が有名です. 最近は,Rなどのデータ分析ツールでもAprioriやEclat(頻出パターンマイニング), CSPADE(系列パターンマイニング)等のアルゴリズムを実行するライブラリが提供されており,パターンマイニングを実行することの障壁は比較的低くなっています. パターンマイニングでは,一般的に膨大な数のパターンが抽出されます.この事象はアイテムの組み合わせや順列の数が膨大になることに起因しており,少量のトランザクションから大量のパターンが抽出されることも決して珍しくありません*1.このような背景の下,パターンマイニングで抽出されたパターンから重要なパターンを抽出することは,大きな技術的課題の一つだと言えるでしょう. 抽出したパターンは膨大な数に 以上で説明したことを実

    冗長性が低く重要度の高いパターンの抽出(1) - sfchaos's blog
  • 文法圧縮入門:超高速テキスト処理のためのデータ圧縮(NLP2014チュートリアル)

    言語処理学会第20回年次大会(2014/3)のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは,入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法(CFG)に変換する圧縮法の総称である. 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く,検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある. 驚くべきことにその処理速度は,元テキスト上での同じ処理を理論的に,時には実際にも凌駕する. また近年,ウェブアーカイブやログ,ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている. しかしながら,文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない. そこでチュートリアルでは,文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する. 具体的には文法変換アルゴリズム,圧縮テキスト上での文字列パターン検索,文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う.

    文法圧縮入門:超高速テキスト処理のためのデータ圧縮(NLP2014チュートリアル)
  • 実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第二回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)

    最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。

    実践・最強最速のアルゴリズム勉強会 第二回講義資料(ワークスアプリケーションズ & AtCoder)
  • コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ

    By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる

    コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
  • 手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei

    最近、人にを薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門」「事前知識はいらないけど格的な」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門 数式少なめ、脳負荷の小さめなをいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく

    手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
  • Rubyと機械学習の現状

    大阪Pythonユーザの集まり 2014/03 で発表した資料 http://connpass.com/event/5361/

    Rubyと機械学習の現状
  • ニューラルネットワーク入門 〜目次〜

    ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) 0 はじめに 学習の進め方 1 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ 2 階層型ネットワーク 2.1 パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ 2.2 バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算1(出力層から中間層) 後向き演算2(中間層から入力層) BPのシミュレーション BPシミュレータ まとめ 2.3 その他の階層型ネットワーク ネオ

  • Amazon CAPTCHA

    Amazon CAPTCHA
    hiromark
    hiromark 2014/02/11
    読了。面白かった。
  • 世界でもっとも強力な9つのアルゴリズム、読了。 - 未来のいつか/hyoshiokの日記

    世界でもっとも強力な9のアルゴリズムを読んだ。 コンピュータサイエンスの優れたアイデアを紹介している。それらは私たちの生活を変えた。世界を変えたにもかかわらず広くは知られていない。 偉大なアルゴリズムというものは何なのか?書はその偉大なアルゴリズムを次の基準で選定した。1)普通のコンピュータユーザが毎日使っているもの。2)現実世界の具体的な問題を解決するもの。3)コンピュータサイエンスの理論に関係のあるもの。 そのような基準から著者が選んだのが下記のアルゴリズムだ。 検索エンジンのインデキシング ページランク 公開鍵暗号 誤り訂正符号 パターン認識 データ圧縮 データベース デジタル署名 決定不能性 最初の二つのアルゴリズムのおかげでわたしたちは日々検索エンジンで有用な情報を入手できる。公開鍵暗号やデジタル署名のおかげで安全にインターネット上でクレジットカード情報などを交換できる。誤り訂

    世界でもっとも強力な9つのアルゴリズム、読了。 - 未来のいつか/hyoshiokの日記
    hiromark
    hiromark 2014/02/09
    どれか1つ選べといわれるなら、この中では、誤り訂正かな。悩むけど。
  • Deep Learning技術の今

    SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜 6/10 (木) 9:30~10:40 講師:平川 翼 氏(中部大学) 概要: 深層強化学習はDeep Q-Network (DQN) の登場以降、様々なアプローチが提案されており、AlphaGoによる囲碁の攻略やロボットの自律制御などの様々な応用がなされています。チュートリアルでは、従来の強化学習の基的な考え方に触れ、深層学習を組み合わせた深層強化学習についての紹介を行います。また、時間の許す限り、最新の深層学習手法やAlphaGoの仕組み、深層強化学習の活用例を紹介します。

    Deep Learning技術の今
  • Netflixはどのように映画をジャンル分けしているか - 不可視点

    映像コンテンツのストリーミングといえばNetflix、現在4400万人のユーザー(有料会員)がいる成熟したサービスですが、現在もすごいペースで成長しています。 Netflix、第4四半期決算で大幅増益--加入者数は400万人増 - CNET Japan 利用できる地域は限られますが、日でもレコメンデーションのコンテストNetflix prizeの開催や、AWSをいち早く活用した企業として知られています。 Netflixは先に紹介したNetfix Prizeでレコメンデーションの性能向上に懸賞金をかけたほど、レコメンデーションがサービスの重要な位置を占めています。 視聴された映画の2/3はレコメンデーション経由らしいです。 Todd Yellin(Vice President of Product Innovation at Netflix)は、「映画をピッタリの人にピッタリのタイミングで

    Netflixはどのように映画をジャンル分けしているか - 不可視点
  • 完備辞書(簡潔ビットベクトル)の解説 - アスペ日記

    以前、「簡潔データ構造 LOUDS の解説」というシリーズの記事を書いたことがあります。 LOUDS というのは木構造やtrieを簡潔に表すことができるデータ構造なのですが、この中で「簡潔ビットベクトル」というものについてはブラックボックスとして扱っていました。 また、中学生にもわかるウェーブレット行列を書いたときも、その中で出てきた「完備辞書」の実装には触れませんでした。 この「簡潔ビットベクトル」「完備辞書」は、同じものを指しています*1。 今回は、このデータ構造*2について書いてみます。 完備辞書でできること ビット列に対する定数時間の rank と selectです*3。 rank()は、「ビット列の先頭から位置 k までに、1 のビットがいくつあるか」*4。 select()は、「ビット列の先頭から見て、n 個目の 1 のビットの次の位置はどこか」*5。 それぞれ例を挙げます。

    完備辞書(簡潔ビットベクトル)の解説 - アスペ日記
  • 「木構造と自然数の重複あり集合は等価だよね」というはなし - EchizenBlog-Zwei

    「木構造と自然数の重複あり集合は等価だよね」というはなしをする。簡潔データ構造な人向けに言うとLOUDSの話。 とはいえこの記事は特に簡潔データ構造の知識を要求しない。データ構造とか情報量とかに興味がある人全般を対象としている。 ※簡潔勢にとっては既知な話のはずなのであえて読む必要はないです。 まず結論から述べる。以下のような幅優先で番号を振った木構造を考える。 親 → 子 (1) → (2, 3) (2) → (4) (3) → (5)この木構造は以下の重複あり集合によって表現することができる。 { 2, 4, 5, 5, 5 }これだけ書くとなんのこと?と思われるかもしれない。そこでこれから2つのことを説明する。ひとつは「何故、木構造が自然数の重複あり集合で表現できるか」、もうひとつは「重複あり集合で表現することに何の意味があるか」ということ。 何故、木構造が自然数の重複あり集合で表現

    「木構造と自然数の重複あり集合は等価だよね」というはなし - EchizenBlog-Zwei
  • パターン認識の人手最強伝説 - 武蔵野日記

    午前中は機械学習の基礎勉強会の最終回。1冊全部通読できてよかった。 昼から研究室配属の説明会。誰がうちの研究室を希望してくれるかな? 連続して学部3年生のプロジェクト実習の最終発表会。学生たちが各自チームで半年間研究した成果を発表してくれた。トップバッターの女の子4人組チームがとてもプレゼンがうまく、出した数値も段違いによく、他のチームのほぼダブルスコアで、最優秀発表賞を受賞していた。ポスター発表を聞くと、ポスターにはアルゴリズムが前面に書かれていたが、質問してみたところアルゴリズムが問題なのではなく、驚くべき手法によってその精度が達成されていた。 タスクは顔画像認識で、人物の映る画像が与えられたとき、それが誰か当てるという課題。ただ、この実験は設定が特殊で、画像に手を加えてもいいことになっていた。そこで、彼女たちは数千枚の写真画像からなる訓練事例とテスト事例の両方で、まず顔の中心点を決め

    パターン認識の人手最強伝説 - 武蔵野日記
  • Evernote

    hiromark
    hiromark 2011/12/03
    なるほど、おもろい。