Pythonで線形計画法を解いてみる
線形計画法（Linear Programming; LP or linear optimization）は，目的関数も制約関数も線形であるときの最適化問題を解く手法です．SciPy + GLPK + CVXOPT + OpenOpt + FuncDesignerで実装されているのを使ってみました．説明はWikipediaから抜粋． 線形計画法は以下のようにある制約関数のもとである目的関数を最大化あるいは最小化するもの． maximize or minimize （目的関数） subject to （制約関数） xは変数，A,b,cは係数．制約関数の形が凸多面体であるので目的関数は最適化可能． たとえば ある農夫がL [km^2]の広さの農地を持っているとき小麦と大麦を育てて売上を最大化させたい．農夫は肥料をF [kg]と農薬をP [kg]だけ持っている．小麦を育てるためには肥料F1 [kg
Pythonで形態素解析 - よしなしごと
授業で，日本語文書を単語に切り分け索引語リストを作りtf-idfを求めよという課題が出たので，Pythonで取り組んでみることにしました．基本的には初心者なので，誤りなどあればご指摘いただければ幸いです． まずは日本語文書を形態素解析するために，オープンソースの形態素解析エンジンMeCabをインストールします．形態素解析とは文を形態素という言語で意味を持つ最小単位に分割し，それぞれの品詞を判別する技術です．自然言語処理の基礎技術でかな漢字変換や機械翻訳などに使われたりします．形態素解析 - Wikipedia．国立国会図書館の前館長である長尾真先生は自然言語処理における第一人者で，形態素解析エンジンには長尾先生の研究室で作成され現在も開発が続けられているJumanというシステムもあります．*1 Try JUMAN MeCabのインストール 公式のページからPythonバインディングも提供さ
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