新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ - シリコンの谷のゾンビ
学生の頃から情報検索っぽい研究をやっていたくせに，転置インデックスてこんなものなんだ，ということを知るまで検索エンジンが正直怖かった．転置インデックスの概要を理解したら急に甘く見はじめるようになった（それはそれでいかんのだけど）． 位置情報を持たせたり，転置インデックスの圧縮をした状態で説明されると急にアッーてなるけれど，一番単純な例を見るとすぐに理解できる． というわけで転置インデックスってこんな感じなんですよー．という一例を体験するプログラムをつくってみた．またJavaScript+TinySegmenter．工藤様毎度ありがとうございます． Text search indexing demo - 転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ これを見ると，転置インデックスって基本的にこういう構造でデータを持つのかということが納得できると思います．Termをkey，Posting l
技術計算用Ｃプログラム ソース（多倍長演算）
本プログラム群は、下記１～４６のプログラムを個別にコンパイルした後、１個のライブラリ化することを前提に 作成されています。 使用例は、そのライブラリを使用した例です。 各プログラムは、相互に関連しているため、各プログラム単独ではほとんど使用できません。
数学・アルゴリズム研究室
当コーナーでは、ゲーム制作や一般アプリケーション開発といったプログラミングの「土台」となる各種アルゴリズムや初級レベル数学の基本的概念を確かめるプログラムを作って試してみます。コードの中で何をしたいのか、具体的な「手順」や数学的な背景を考え、それをプログラミング言語の変数やデータ構造、制御構造などで実現していきましょう。 ただ、私自身が数学に関しては素人なので、たいしたことはできません。内容も無保証ですので、ご注意ください。 本コーナーでは、Javaアプレットを使用しているページがあります。Javaアプレットが埋め込まれているページでは、プラグインがないとプログラムが実行されません。 数式処理への第一歩＞足し算（1999/10/ 6） 連結リスト（1999/10/ 6） 参照（ポインタ）の繋ぎあわせでデータを保持。 １６進文字列と数値の変換（2000/ 6/20） 文字列の検索(1999/
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