無料で読めるデータマイニングの教科書「Mining of Massive Datasets」
無料で読めるデータマイニングの教科書「Mining of Massive Datasets」 2011-03-31-3 [Algorithm] フリーで公開されてる Data Minig の教科書。PDF で入手可能。iPad で読んでいます。 - Anand Rajaraman and Jeff Ullman, "Mining of Massive Datasets" http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html Chapter 1 Data Mining Chapter 2 Large-Scale File Systems and Map-Reduce Chapter 3 Finding Similar Items Chapter 4 Mining Data Streams Chapter 5 Link Analysis Chapter 6
遺伝的アルゴリズムを使って数独を解く | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Solving Sudoku with genetic algorithms(遺伝的アルゴリズムを使って数独を解く) というブログエントリを読んで，遺伝的アルゴリズムの入門記事として面白かったので紹介。 遺伝的アルゴリズムとは，生命の遺伝の仕組みを模した方法を使って解を探索する手法のこと。データを遺伝子で表現した個体を複数用意し，適応度によって個体を選択し，遺伝子に突然変異を起こしたりして解を探索してゆく。実装例としては，PostgreSQLが問い合わせを最適化するのに遺伝的アルゴリズムを使っている。上記エントリでは，この遺伝的アルゴリズムを使って数独の問題を解く手法を紹介している。
アルゴリズムクイックリファレンス
障害に強い、問題が起こりにくいコードにはまず正しいアルゴリズムの選択から。理論だけでなく実践的側面を重視した、新しいタイプのアルゴリズムの書籍です。適切な問題解決、性能改善という、現場が求める2つの大きな要求に応えるため、どのアルゴリズムを使うべきか、どう実装するのか、さらに性能を向上させる方法はあるのかを、C、C++、Java、Rubyなど、さまざまな言語を使って説明します。図、表、サンプルコードがふんだんに盛り込まれ、付録にベンチマークのための知識、手法を紹介するなど、非常に実際的、実践的な一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認
幅優先探索で迷路の最短経路を探す
幅優先探索で迷路の最短経路を探す 2010-01-14-4 [Algorithm][Programming] 迷路の最短経路を探すプログラムを作成するという問題について。 - 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。) http://okajima.air-nifty.com/b/2010/01/post-abc6.html これは単なる幅優先でOKですね。 足跡を記録していき、すでに別の子が通った道にぶつかるか（足跡の有無で判定）、行き止まりに到達したら枝狩り。 幅優先なんだからこれで見つかるのが最短経路。 後からの「最短性のチェック」は不要です。 「アルゴリズム知らないとできない」とか以前の問題で、正式にプログラミングの基礎を学んだ人ならできて当たり前の問題です。ピンと来ない人は、ポインタわからない、再帰わからない人と同列かなあ。 バリバリプログラミングからは一線
人材獲得作戦の試験問題を解いてみた - 良いもの。悪いもの。はてな部屋
出遅れた感があるけど、人材獲得作戦の試験問題をPythonで解いてみた。もちろん、調べたりググったりするの禁止で。というかググればコピペで終わりのような気がする。今回はゆるめの記事なので、メインのブログではなく、こちらに書いておく。 普通にダイクストラ法で書いたけど、何故か40分もかかった。途中でコードが気に入らなくて最初から書き直したり、ケアレスミスの修正をしたりしたからか。それにしてもすっきりしないコードだ。INFを100000で決め打ちしていたりとか、優先順位付きキューを用いていなかったりとか、周りに壁があること前提だとか。いろいろひどいなぁ。 これだけじゃ面白くないので、ダイクストラ法とA*アルゴリズムの違いを説明してみる。ダイクストラ法はスタート地点から順に隣接するノードの距離を足し合わせていき、常に最も距離の短いノードからそれに隣接するノードを調べていく方法で、A*は距離を足し
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