前向きアルゴリズム、Vitebiアルゴリズム - yasuhisa's blog
Viterbi書くの何回目だろ。。。週末にはバウムウェルチ(Baum-Welch)のアルゴリズムこと前向き後ろ向きアルゴリズムを書きたいところ。 www.yasuhisay.info # -*- coding: utf-8 -*- # 確率的言語モデル(東京大学出版)第4章(隠れマルコフモデル) require 'pp' # 品詞iから品詞jへの遷移確率 # 番号と品詞の対応付け: 0(名詞)、1(冠詞)、2(動詞)、3(形容詞)、4(前置詞) a = [[0.3, 0.0, 0.4, 0.1, 0.2], [0.7, 0.0, 0.0, 0.3, 0.0], [0.3, 0.2, 0.1, 0.2, 0.2], [0.5, 0.1, 0.0, 0.4, 0.0], [0.6, 0.3, 0.0, 0.1, 0.0]] # 品詞jから単語iを生成する確率 # 番号と単語の対応付け: 0(T
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
PythonでA*(A-Star)アルゴリズム - Pashango’s Blog
今回はA*アルゴリズムをPythonでやってみます。 ゲームプログラマの間では、もはや常識となりつつある最短経路問題解決アルゴリズムです。 A*は、古典的手法である「ダイクストラ法」を改良したものです。 スタート地点からノードnを通ってゴールに辿り付くとき、最短距離をf(n)とすると、 f(n) = g(n) + h(n) とすることができます、g(n)は「スタートからノードnまでの最短距離」、h(n)は「ノードnからゴールまでの最短距離」です。 でも、最初から適切なg(n)とh(n)が判ってるなら苦労しませんよね。 だから、テキトーな予測値を使って、最短経路をある程度予測して効率的に経路探索をしてみようという事です。 テキトーな予測値を使った最短経路距離をf*(n)とすると f*(n) = g*(n) + h*(n) となります、f*(n)を求めるためにテキトーなg*(n)とh*(n)を
エッシャーっぽい絵を生成する「エッシャーくん」を作ってみた。
エッシャーっていう画家は知っていますか？分かんない人のために説明しますと、こんな感じのふしぎーな絵を書いている人です。名前は知らなくても一度は見たことがあるのではないでしょうか。 それでなんですが、適当な画像からなんかエッシャーっぽいふしぎな画像を生成するフィルタ「エッシャーくん（仮称）」をPython Imaging Library(PIL)で作ってみました。これを使えばどんな画像もエッシャーっぽい世界にご招待です。ソースは近々公開します。 追記(09/24) ソースコードをアップロードしました。subversionで管理されてますので、 svn checkout http://svn.coderepos.org/share/lang/python/escher Somewhere でチェックアウトしてください。 たとえば、こんな感じのイラストにエッシャーくんを適用させてみると… こんな
編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー
昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベンシュタイン距離, Levenshtein Distance) は二つの文字列の類似度 (異なり具合) を定量化するための数値です。文字の挿入/削除/置換で一方を他方に変形するための最小手順回数を数えたものが編集距離です。 例えば 伊藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 1 伊藤直と伊藤直也 … 編集距離 1 佐藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 2 佐藤B作と伊藤直也 … 編集距離 3 という具合です。 編集距離はスペルミスを修正するプログラムや、近似文字列照合 (検索対象の文書から入力文字にある程度近い部分文字列を探し出す全文検索) などで利用されます。 編集距離算出は動的計画法 (Dynamic Programming, DP) で計算することができることが
Canonical Huffman Codes - naoyaのはてなダイアリー
1999年出版と少し古い書籍ですが Managing Gigabytes を読んでいます。理解のために 2.3 で出て来る Canonical Huffman Codes の習作を作りました。 ハフマン符号は情報圧縮で利用される古典的なアルゴリズムで、圧縮対象データに出現するシンボルの出現確率が分かっているときに、その各シンボルに最適な符号長の接頭語符号を求めるものです。 通常のハフマン符号はポインタで結ばれたハフマン木を構築して、ツリーを辿りながら各シンボルに対する接頭語符号を計算します。このハフマン木には曖昧な箇所が残されています。ハフマン木は木の辺を右に辿るか左に辿るかで符号のビットが決まりますが、右が 0 で左が 1 などというのはどちらでも良いという点です。(曖昧だから駄目、という話ではありません。) 従って、ハフマン木から生成される符号は一意には決まりません。 ここで各シンボル
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
