アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
乱数と Perl5 にかんする蘊蓄の話 - tokuhirom's blog
乱数と Perl5 にかんする蘊蓄の話 Perlの乱数についてIRCで盛り上がったのでまとめておく。 結論からいうと、srand()はPerl5組み込みのものでよい。乱数の生成はMath::Random::MTがよいとおもう。 Perlのrand()の実装はConfigure時に選べるようだが*1、ふつうはdrand48()がつかわれる。これは下位ビットがまったくランダムでないことで知られるrand(3)よりはましだが、しょせん線形合同法なのでセッションIDなどを作るのには安全ではない。安全な乱数を作るためにtime()やSHA1を混ぜ込んだりするほうほうもよくつかわれるが、そのくらいならはじめからM::R::MTを使ったほうがいいとおもう。 なお、srand()はあれば/dev/urandomを読むので、自前でsrand(time)などとするのはよくない。また、最初にrand()を呼ぶと
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
Wコロン・ねづっちが語る「謎かけの作り方」
2010年05月14日放送の「バナナマンのバナナムーンGOLD」にて、日村勇紀の38歳の誕生日を祝うため、サプライズゲストとしてWコロンがゲスト出演していた。 Wコロンのねづっちと言えば、即興での謎かけが得意であり、アメトーーク！での町工場芸人で披露したことがきかっけでブレイクした。 まず始めに、『ゴルフ』というお題がリスナーからメール投稿されると、ねづっちは数秒で「整いました！『ゴルフ』と掛けまして、『市立船橋高校』と解きます。その心は、『OBはペナルティ』」と答えていた。 さらに、「玉置浩次さんとかできますか？」とリスナーからのメール投稿があると、ねづっちは「整いました！玉置浩次さんと掛けまして、『立ちはだかる壁』と解きます。その心は…」と、以下のように答えていた。 「その心は、『のりこえます(典子 得ます/乗り越えます)』」と謎かけを披露し、バナナマン設楽も「上手い！」と大絶賛してい
10兆までの素数のリストを作ってみませんか？
もしあなたがプログラマだったら、プログラムを書いて10兆までの素数のリストを作ってみてほしい。情報システムの開発に携わる人であれば、10兆までの素数のリストを出力するシステムの見積もりを考えてみてほしい。費用はどれくらいかかるか、納期はどれくらいか、あなたはどんな答を出すだろうか。仕様書はうまく書けるだろうか。 記者がこんなことをいうのは、自分で10兆までの素数のリストを作ってみて、とても面白かったからだ。図1のプログラムを書いて出力が成功するまで約2週間、夢いっぱいの楽しいひとときを過ごせた。予期せぬ問題も発生したけれど、最後にはコンピュータがまだまだ発展する可能性を持つと感じられた。素数のリストを作る演習は、プログラミングと情報システムにおける有益な演習の一つである。 アルゴリズムの有効性が納得できる この演習の面白い点は、まずアルゴリズムの有効性を納得できる点だ。素数（prime）は
最終回 はじめMath! Javaでコンピュータ数学 総まとめ | gihyo.jp
どんな小さな山でも、地図なしに登るのは不安です。目的の山頂を目指して、途中の絶景ポイントを巡りながら、安心して歩き続けるためには地図が不可欠です。歩き慣れない道ならなおさらです。高い山になれば、地図だけではまだ不安です。たいていの山には要所要所にチェックポイントがあります。このチェックポイントを追えば一応山頂に着くでしょう。しかし、一番は道案内人です。初心者が途中困ったことになるのを、前もって避けさせてくれるからです。 本連載も78回（現時点）の長きに渡りました。今回で連載を締めくくるに当たって、全体を見渡す地図を残します。絶景ポイントのリスト代わりに、用語一覧を、道順のチェックポイント代わりに語句の索引（用語総解説）を用意します。 今回の記事が、皆さんにとっての登山案内人としてお役にたてれば幸いです。 図78.1 目次・索引は書物の案内人 連載で取り扱った内容 はやいもので、連載が始まっ
「足して９になる数字」が四則演算すべての検算を驚くほど加速する理由
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」という本を書きました。
gcbook, gcai, GCGCLoverのみなさん、お待たせしました。「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」の情報公開です。 書名：ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 著者：中村 成洋／相川 光 監修：竹内 郁雄 ページ数：472ページ 本体価格：3,200円 発売開始日：2010年3月17日（水） ※地域・書店によって遅れることがあります ISBN：978-4-7980-2562-9 C3055 読み所 本書は次の2つのテーマを扱います。 1.GCのアルゴリズム（アルゴリズム編） 2.GCの実装（実装編） アルゴリズム編では、これまでに考案されてきた数多くのGCアルゴリズムの中 から、重要なものを厳選して紹介します。伝統的かつ基本的なものから、やや 高度なアルゴリズムを選定しています。GC独特の考え方や各アルゴリズムの特 性などを理解していただくのがアルゴリズム編の最大
人材獲得作戦・４ 試験問題ほか - 人生を書き換える者すらいた。
さて試験問題です。 内容は、壁とスペースで構成された迷路が与えられたとき、スタート地点からゴール地点に至る最短経路を求めよ、というものです。 たとえば、S:スタート G:ゴール *:壁 $:解答の経路 としたとき、 ************************** *S* * * * * * * ************* * * * * ************ * * * * ************** *********** * * ** *********************** * * G * * * *********** * * * * ******* * * * * * ************************** という入力に対し、 ************************** *S* * $$$ * *$* *$$*$ ************
C# で迷路を解いてみた。あとアルゴリズムの解説 - SiroKuro Page
人材獲得作戦・４ 試験問題ほか: 人生を書き換える者すらいた。 ということで、迷路を解いてみました。プログラミングには約40分。構想時間を含めても3時間以内には解けるはず。命名は適当すぎてリファクタリングするきにもならない出来だけど。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; using System.IO; class Program { static void Main(string[] args) { Maze maze = Maze.LoadFromFile(args[0]); DateTime before = DateTime.Now; maze.resolve();
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
はじめMath! Javaでコンピュータ数学：第74回 計算量の数学 計算量とは ｜gihyo.jp … 技術評論社
バイキングで食事をするとき、若い頃は何も考えずにお皿にどんどん乗せていました。少々無理に盛っても、気合いで食べきっていました。元を取ってやろうとか、元以上に食べてやろうとか、そんな不純な気持ちもありましたし。しかし、このごろ、油ものや炭水化物を控えめにし、更に皿の大きさから自分の食べられる量に見当をつけて取るようになりました。食べ残しをしたくない事もありますが、おなか周りの余剰財産をなんとか増やさないようにしたいのです。その思いはなかなか実らず、だぶついた財産は心肺機能を圧迫し続けています。 さて、見当を付ける、ということは何時でも大切なことです。しかし、プログラミングの初心者のうちは、見当の付けようが分からず、組んで動かしてみて初めてパフォーマンスの悪さに愕然としたりするものです。できるなら、コードを組む前に、少なくとも動かす前にはパフォーマンスの見当を付けたいものです。今回から学習する
第1回 検索エンジンとは | gihyo.jp
はじめに 検索エンジンと聞くと、みなさんは何を思い浮かべるでしょうか？ GoogleやYahoo!などの検索ページを思い浮かべる方がほとんどだと思います。近年は、それら企業の努力によって検索エンジンというものが非常に身近になり、私たちの生活に欠かせないものとなりつつあります。 しかし、検索エンジンと一言で言っても、上記のような一般の方々へのUI（ユーザインターフェース）を指す場合もあれば、そのUIの裏側（バックエンド）にあるシステムを指す場合もあります。 本連載では、Google,Yahoo!などを代表とする検索エンジンの裏側のしくみに着目し、検索エンジンというシステムのアーキテクチャやその内部で使われているデータ構造やアルゴリズムを、近年の手法や研究事例などを交えて解説していきたいと思っています。 検索エンジンとは 検索エンジンには、さまざまな種類があります。GoogleのWeb検索のよ
『Blogopolisの裏側』発表資料 - kaisehのブログ
昨日のSeasar Conference 2009 Autumnで発表させていただいた『Blogopolisの裏側』の資料を公開します。 Blogopolisの裏側View more documents from kaiseh. 資料の28枚目に、重み付きボロノイ図の重心ベースレイアウトの説明用動画がありました。その動画は以下にアップしました。 講演者の皆さん、運営の皆様、本当にお疲れ様でした！ 追記 id:mi-changさん p14ででてる「頂点数」、「多角形数」って何を意味してるんだろう?頂点数が多いということはより多くのタグと結びついているってこと? これは、1つ1つのエントリーやブログ、地区（カテゴリ）に対応する土地の幾何データのことです。例えば、5角形の土地の場合は5個の頂点座標が必要になります。土地の頂点数はレイアウト上の理由で決まるもので、タグとは直接関係はありません。
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
互いに関連のないオブジェクトを１つのインターフェースにまとめて共通的にアクセス可能にするライブラリを作ってみた - 矢野勉のはてな日記
Javaもともとやりたかったことは、 あるオブジェクト（インスタンス）がすでに手元にある そのオブジェクトのクラスは何らかの理由で継承不能 そのオブジェクトの一部メソッドをオーバーライドしたい そのオブジェクトにメソッドを１つ足したいという、JavaScriptならすぐにできちゃうことがしたかった。で、これって、オーバーライドしたいメソッドと、追加したいメソッドだけを持ったあるオブジェクトAを用意して、メソッド呼び出し時に該当メソッドの時だけAに委譲しちゃえばできるよね、と思った。他のメソッドはすべてもとのオブジェクトに委譲する。 で委譲コードを書いてみても、すんごいめんどくさい。たくさんのメソッドを定義して、ただ委譲するだけのコードをかかないといけない。でCGLibあたりにそういうのがあるだろうと思って見てみたのですが、どうもないみたい。なんかありがちな要望だと思ったんですが、もうちょっ
大都会の夜景をコンピューターによって完全自動で描画するムービー
ハリウッド映画のCGシーンは何人ものCGアーティストが、高価な機材を何台も使って手作業で作成されるために、予算が高騰している要因の1つにもなっているほどですが、これらのCGにも勝るとも劣らない大都会の夜景をどこにでもあるコンピューター1台だけで生成してみた人がいます。 手作業でテクスチャーを描いたり、グラフィックボードに搭載されているピクセルシェーダーのように、外部のプログラムを用いて特殊な効果を与えるなどの手間をかけることなく、内部のプログラムが自動で生成するポリゴンとテクスチャのみを用いて壮大な夜景が生成されています。いかに単純な仕掛けで人間の目をだましてものすごい映像を作り出すか、よいヒントになるかもしれません。 詳細は以下。 Twenty Sided >> Blog Archive >> Procedural City, Part 1: Introduction このプログラムはS
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昔のコンピューター麻雀のアルゴリズム : 2chコピペ保存道場
http://www.isisaka.com/blog/archives/2009/09/post_651.html