Decision boundary - Wikipedia
In a statistical-classification problem with two classes, a decision boundary or decision surface is a hypersurface that partitions the underlying vector space into two sets, one for each class. The classifier will classify all the points on one side of the decision boundary as belonging to one class and all those on the other side as belonging to the other class. A decision boundary is the region
LinearSVC
LinearSVC# class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', *, dual='auto', tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)[source]# Linear Support Vector Classification. Similar to SVC with parameter kernel=’linear’, but implemented in terms of liblinear rather than libsvm, so it has more
scikit-learn - Wikipedia
scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 教師あり学習と教師なし学習に対応している。ただし、強化学習・深層学習・グラフィカルモデル（隠れマルコフモデルなど）・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]。 概要[編集] Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Tool
F-score - Wikipedia
Precision and recall In statistical analysis of binary classification and information retrieval systems, the F-score or F-measure is a measure of predictive performance. It is calculated from the precision and recall of the test, where the precision is the number of true positive results divided by the number of all samples predicted to be positive, including those not identified correctly, and th
Precision and recall - Wikipedia
Precision and recall In pattern recognition, information retrieval, object detection and classification (machine learning), precision and recall are performance metrics that apply to data retrieved from a collection, corpus or sample space. Precision (also called positive predictive value) is the fraction of relevant instances among the retrieved instances. Written as a formula: Recall (also known
整数計画問題 - Wikipedia
整数計画問題（せいすうけいかくもんだい）は、線型計画問題において、解ベクトルxの各要素を整数に限定した問題をいう。これはNP困難な問題に該当する。線型計画問題には多項式時間アルゴリズムが存在するのに対し、整数計画問題ではまだ見つかっていない。 解ベクトルxの各要素を0または1のみに限定したものを、特に0-1整数計画問題という。 整数計画問題として解かれる問題の例[編集] 頂点被覆問題 ナップサック問題 ハミルトン閉路問題 巡回セールスマン問題 集合被覆問題 施設配置問題 最大独立集合問題 最小極大マッチング問題 最大クリーク問題 支配集合問題 辺支配集合問題 ビンパッキング問題 一般化割当問題 参考になり得る図書[編集] 和書： 今野浩:「整数計画法」，産業図書，1981． 今野浩・鈴木久敏編：「整数計画と組合せ最適化」，日科技連，1982. 久保幹雄，田村明久，松井知己（編）：「応用数理
Optimized QuickSort — C Implementation (Non-Recursive)
Optimized QuickSort — C Implementation (Non-Recursive) August 2005, July 2007 NOTE 2010.02.25: I’ve received a few e-mails over the past few years telling me that my implementation of QuickSort may not be an improvement over the popular, recursive implementation. When I have time, I plan to perform my own comprehensive speed tests. Until then, don’t take the below information as gospel! Perform
P、NP、NP完全、NP困難…似て非なる階層構造 - Qiita
コンピューターに問題を解かせるときに、それがどの程度の時間を消費するのかも大きな問題です。この観点から、問題はいくつかのパターンに区分されています。ただし、ややこしいです。 おことわり なお、分かりやすさを優先して、厳密でない説明となっている部分があります。たとえば、チューリング完全性を前提に、チューリング機械で計算するものを、通常のコンピューターで計算するものとしています。 ある判定問題（yes/noで答えられる問題）があって、それを解くことのできる多項式時間アルゴリズム（問題の規模に対して、計算時間が規模の多項式で表現される上限を持つ）が存在する場合に、その問題は「Pに属する」ということになります。 なお、この定義にはいくつかの注意点があります。まず、yes/noで答えられない問題（配列のソート）などは、定義上Pには分類されません。また、定数時間の場合や、問題規模の対数で多項式になる場
The Existence of the Tau One-Way Functions Class as a Proof that P != NP
We prove that P != NP by proving the existence of a class of functions we call Tau, each of whose members satisfies the conditions of one-way functions. Each member of Tau is a function computable in polynomial time, with negligible probability of finding its inverse by any polynomial probabilistic algorithm. We also prove that no polynomial-time algorithm exists to compute the inverse of members
マルチキー・クイックソート(multikey-quicksort)で高速に文字列ソート - EchizenBlog-Zwei
一般にソートアルゴリズムの計算量はソート対象となるデータ数NについてO(N^2)とかO(NlogN)等で評価する。数値データのソートであれば特に問題はないのだが、文字列データの場合は一回の比較に対して文字列長Mに比例する計算量O(M)がかかってしまう。例えばクイックソートであればO(NlogN)ではなくO(MNlogN)となる。よってMが非常に大きい場合はソート性能の劣化を招く。 文字列ソートに付いてはBently&Sedgewickのマルチキー・クイックソート(multikey-quicksort)という改良版クイックソートが存在する。このソート法は、ある工夫によって一回の比較を文字列長Mに依存しない形で実現している。 例えば文字列appleとapplicationの比較について考える。 # 先頭の文字を比較 [a]pple = [a]pplication # 2文字目を比較 a[p]p
A Killer Adversary for Quicksort
SOFTWARE—PRACTICE AND EXPERIENCE, VOL. 29(0), 1–4 (0 1999) A Killer Adversary for Quicksort M. D. MCILROY Dartmouth College, Hanover, NH 03755, USA SUMMARY Quicksort can be made to go quadratic by constructing input on the fly in response to the sequence of items compared. The technique is illustrated by a specific adversary for the standard C qsort function. The general method works against any i
Why is quicksort better than other sorting algorithms in practice?
This is a repost of a question on cs.SE by Janoma. Full credits and spoils to him or cs.SE. In a standard algorithms course we are taught that quicksort is O(n log n) on average and O(n²) in the worst case. At the same time, other sorting algorithms are studied which are O(n log n) in the worst case (like mergesort and heapsort), and even linear time in the best case (like bubblesort) but with som
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f1_score
http://opensource.apple.com/source/emacs/emacs-41/emacs/lib-src/qsort.c?txt
Amazon.co.jp: 今日から使える!組合せ最適化 離散問題ガイドブック (KS理工学専門書): 穴井宏和, 斉藤努: 本
Amazon.co.jp: 超高速グラフ列挙アルゴリズム:〈フカシギの数え方〉が拓く,組合せ問題への新アプローチ: ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト (著), 湊真一 (編集): 本
enrico-franchi.org
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fe/Quicksort.gif
A Simple Quicksort Implementation in Ruby | Open.nfo
Why Arrays.sort is quicksort algorithm, why not another sort algorithm?
