データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
僕がプログラミングの勉強を始めた理由 | Designing Myself
「文系」とカテゴライズされるけれども、プログラミングに興味がある人。 僕の周りにはけっこういる。 起業するためには経営学部に入ってビジネスを学べばいいのだろう。 このような考えを持っていたというわけ。 僕自身は、特に語れるようなビジョンもなく経済学部に入った。 しかし、今、プログラミングの勉強を始めている。 ここで、「なぜ僕がプログラミングの勉強を始めようと思ったのか」ということについて、整理しておこうと思う。これは、気持ちの整理であるとともに、ある意味決意表明でもある。これから書いていく僕の経験した「きっかけ」がみなさんのためにもなってくれたらうれしい。 投資してくれる人が見つかるも起業挫折 昨年11月頃、僕が大学1年生だった時のことだ。友人二人と毎日のように集まり、ビジネスプランを練ってはメンターの教員にアドバイスをもらっていた。初めはA4一枚のビジネスアイデアだったが、細部まで煮詰め
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
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。
遺伝的アルゴリズムを楽しく理解できるサイトをまとめてみた - download_takeshi’s diary
女優の菊川怜さんが学生時代に研究テーマにしていたという事で有名な「遺伝的アルゴリズム」ですが、名前の仰々しさとは裏腹に、意外と直感的に理解できる取っ付きやすいアルゴリズムだったりします。 それにしても菊川怜さん、美人ですねー。こんな先生にイロイロと教えてもらいたかったなぁ。。。 という願望はおいといて、「遺伝的アルゴリズム」を目で見て＆手で触って、直感的に「理解したつもり」になれそうなサイトをまとめてみました！ 学術的なことはガン無視でいきます。 動画で見て雰囲気を知る まずは動画で見て楽しみましょう。ニコ動から何本か動画を紹介します。 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた http://www.nicovideo.jp/watch/sm6392515 いきなりですが、強烈なインパクトをはなつ動画です。 人工生命がうにょうにょ動きながら、勝手に「歩き方」を学んでいきます。超
モテるアルゴリズム講座 第2回 Skip Graphでモテたい｜株式会社 フラッツ
天方です。 それでは、アルゴリズム講座第2回をはじめたいと思います。 おかげさまで、前回の講座では、公開後、たくさんの知り合いの方から声をかけていただきました。 やはりアルゴリズムがモテるということを実感した第1回講座でした。 さて、今日は、最近クラウドのGoogle App Engine(GAE)で利用を検討したアルゴリズムについて紹介したいと思います。 GAEでは、プログラムをする際に、クラウドの特性を意識する必要があるのですが、それは、アルゴリズム、特に並列アルゴリズムの知識を生かすには非常によい環境ともいえます。 はっきりいいます。GAEでアルゴリズムができるとモテます。 この講座を通じて少しでも皆様にモテをおすそ分けできたらと思います。 さて、本日も前回と同様、アルゴリズムとデータ構造に着目しています。 GAEでは、データを格納するストレージとしてRDBMSを使う代わり
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乱択アルゴリズム紹介(行列乗算の検査&多項式等価性の検査) - Preferred Networks Research & Development
肉じゃがのアルゴリズム : 2chコピペ保存道場