■順列型の最小完全ハッシュ関数 ０から４までの５個の数字が下のように並んでいる場合を例にして説明します。 ５個の数字の並べ方は５！通りありますので５！(=120)通りの並べ方の総てに対して0から119までの数値を一意に割り付けることが目的となります。 ３４１０２ ここでは左側から順に数字を見ていくことにします。最初の数字は３で残りの数字の個数は４個ですね。 この残れさた数字の個数分の総順列数は４！ですが、この数量を基数と言います。 つまり左端の数字が何であるかを完全に識別する為に最低限必要な基本となる重みのことです。 従って先ず最初の数字３に基数である４！を掛け算してはじき出します。 [３]４１０２　→　３＊４！ 次に左から２番目の数字ですが、ここから先はとても注意が必要です。 ２番目の数字は４で残りの数字の個数は３個です。残りの数字の個数が３個なので基数は３！になります。つまり基数が変化

Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの

I've been teaching computers to stipple. It's fun stuff. Stippling: The production of continuous graduations of light and shade through the use of small, discrete dots or strokes. In painting the technique is more commonly called pointillism. New! You can now download executables and source code. An example of a corn plant stippled with 20000 simulated dots of ink. An example of a corn plant stipp

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PPM (Prediction by Partial Matching)というデータ圧縮アルゴリズムがある。 一般に、あるデータ列が与えられているとき、次に来るデータを予測することができればデータ圧縮を行なうことができる。 データ列から判断して次に来るデータが「a」だと確実に判断できるときは「a」を記述する必要が無いからである。 PPM法では、既存のデータ列中の文字列出現頻度を計算することによってこのような予測を行なう。 たとえば「abracadab」というデータの次にどの文字が来るか予測する場合、 「a」は4回、「b」は2回出現している 「b」の後に「r」が続いたことがある 「ab」の後に「r」が続いたことがある ... といった情報を累積して確率を推定する。 この場合、 (3)から考えて次の文字は「r」である確率が高いが、 (1)も考慮すると「a」の確率もある、という風に計算を行なう。

AutoTrace now also available online. [01/28/04] Delineate 0.5 has been released. [12/28/03] Delineate 0.4 has been released. [11/05/03] Delineate 0.2 has been released. Delineate is another GUI front end for autotrace written in Java. [9/13/03] First public release of frontline, a Gnome/Gtk+ based GUI front end for autotrace. With frontline you are able to set trace options via GUI and preview tra

www.hirax.net is not accessible... Sorry. I do not know why this site is not working. If you know Administrator of this site, please contact directly. You may be able to see it in Google cache. For administrator ... MyDNS.JP did not received IP address from you over One week. Please check your notify system. If you restart notification of IP address, MyDNS.JP will apply your IP address to DNS info

アルゴリズムとデータ構造入門 補足 Merry Christmas and A Happy New Year 2006 Escher の Square-Limit と Circle Limit の図形言語による作成 Square Limit M.C. Escher のオリジナル Square-limit 図形言語による Square-limit (Henderson & 和田 の Haskell プログラムを TUT Scheme に移植し, カラー化) recursive level 3 と 4 M.C. Escher のオリジナル Circle Limit IV M.C. Escher のオリジナル Circle Limit IV 図形言語による Circle-limit (前田一貴君の作品) 様々な三角形のタイル張り (前田君の双曲幾何プログラムを改良し, 扇形を描画) 内角の組：

This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co

Bayesian Setとは集合D_Cが与えられたとき、そこから「類推」して、元の集合C⊃D_Cに入る元xを(「自信」の度合いを表す数値つきで)求めるというもの。ただし、D_Cの元やxは特徴データ{c_i}をもっているとする。で、原論文を読むとΓ関数がずらずらでてきておどろおどろしいのだけれど、実はやっていることは簡単だということに気がついたので、書いてみる。簡単のために、特徴はあるかないかの2値的とする。(一般的には連続量も扱える。)すると、Bayesian Setのアルゴリズムがやっていることは、xについて観測された特徴c毎に重みwを足していくだけである。重みwはハイパーパラメーターα、βを使って,と書ける。ハイパーパラメータというと難しいそうだが、α_t = (Nc:D_Cでcをもつ元の数) + α、β_t = (N-Nc:D_Cでcを持たない元の数) + βと定めるので、α、βは先

文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis

hidew 2006.11.20 #1469 無駄に長い文章を要約するツール はてなブックマーク - 無駄にエロいブックマーク / 転載問題 「無駄に長い」記事こそ圧縮してくれるツールはないんでしょうか…ぱわー ＃「無駄に長い」記事こそ圧縮してくれる「機械要約ツール」は前に興味があって、メモが残っていた。 YappoLogs: Lingua::JA::Summarize::Extract - 日本語文章のサマリ抽出 - Perl プログラムによる要約は、たいてい ChaSen, MeCab, などの面倒な処理（形態素解析）が入ったりするが、Lingua::JA::Summarize::Extract は、辞書ファイルが必要なくて、お手軽に使うことができる。まさに Hack（大雑把だが要領の良い仕事）という感じ。 Lingua::JA::Summarize::Extract の CGI ht