404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本 － ＠IT
本連載ではアルゴリズムとデータ構造を学ぶ、または学び直すことで、プログラミングのスキルを深めていきます。アルゴリズムは学問として取り扱われることが多いですが、この連載では開発の現場に役立つスキルを身に付けることを目的とします。 機械学習／Deep Learningが気になる人も要注目、「アルゴリズム」の基本が学べる無料の電子書籍150ページ 人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（29） 人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第29弾では「コーディングに役立つ！アルゴリズムの基本」10回分を1冊のPDFとしてまとめた。アルゴリズムとは何か？ なぜ学ぶべきなのだろうか？
「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)での岡野原さんの発表のときに取ったメモ - yasuhisa's blog
hillbig.cocolog-nifty.com ということで僕が取ったメモも出してみようと思う。内容としては大体3つで オンライン学習 L1正則化 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 という感じだったんだけど、最後の索引の付近はid:syou6162の勉強不足によりよく分からなかった。が、最初の二つはなんとか付いていけたので、出してみます。主に自分用のメモですが。 オンライン学習自然言語処理のデータは3つの特徴がある。 高次元 疎 冗長 で、あとはデータがばかでかいので、いわゆるバッチ処理だとメモリに乗り切らなかったりとかということがある。それでオンライン学習というのが今よく使われているようだ。オンライン学習の方法には下のような方法がある。簡単なものから難しいものへ。 perceptron 自然言語処理と相性がよい 色んなもののベースになる 線形分離できるときには
ダイクストラ法（最短経路問題）
ダイクストラ法 (Dijkstra's Algorithm) は最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 スタートノードからゴールノードまでの最短距離とその経路を求めることができます。 アルゴリズム 以下のグラフを例にダイクストラのアルゴリズムを解説します。 円がノード，線がエッジで，sがスタートノード，gがゴールノードを表しています。 エッジの近くに書かれている数字はそのエッジを通るのに必要なコスト（たいてい距離または時間）です。 ここではエッジに向きが存在しない（＝どちらからでも通れる）無向グラフだとして扱っていますが， ダイクストラ法の場合はそれほど無向グラフと有向グラフを区別して考える必要はありません。 ダイクストラ法はDP（動的計画法）的なアルゴリズムです。 つまり，「手近で明らかなことから順次確定していき，その確定した情報をもとにさらに遠くまで確定していく
Bayesianって<br>どういう考え方なんだろう
*********** お知らせ *********** YukiWikiによるベイズ統計ファンサイト を開設しました。 このページ「Bayesianってどういう考え方なんだろう」は、 以上のファンサイトへ発展的解消いたします。 どうぞご贔屓に！ ********************************* ベイズ理論は、 普通の確率論とは一風異なる確率理論です。 この小文では、ベイズ理論の意味・意義について 私がこれまでに学び、考えたことについて整理を試みます。 とかく、＜宗教的信念＞のごとくに扱われがちのベイジアン思想ですが そのおかしいところ、よいところなど、基準を明確にして検証していけたら いいな、というのが目標です。 私自身勉強中の身なので定説と異なることを述べていたり、 明らかな間違いもあるかもしれません。 そのつもりでだまされ
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