量子アニーリングで組合せ最適化 - Qiita
これはNextremer Advent Calendarの23日目の記事です。 現在、株式会社Nextremerでは早稲田大学の田中宗様と量子アニーリングに関する共同研究を行っております。 はじめに 量子アニーリングは組合せ最適化問題を解くための有効なアルゴリズムと言われています。 本記事では、量子モンテカルロ法による量子アニーリングを用いて、代表的な組合せ最適化問題であるTSP(巡回セールスマン問題)に対して解を求めたいと思います。 量子論の基礎 TSPの議論に入る前に、少しだけ量子論の基礎的なことに触れておきます。 物理量(エネルギーや運動量など)は、量子の世界では演算子というものに対応します。例えば、エネルギーという物理量に対応するものはハミルトニアン($\hat{H}$と表します)という演算子です。 このハミルトニアン $\hat{H}$ という演算子は、ある量子状態 $\psi$
Matrix Factorizationとは - Qiita
Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。
手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
Perlで完備辞書(Fully Indexable Dictionary)のモジュールを書いた - EchizenBlog-Zwei
ウェーブレット木/行列など「高速文字列解析の世界」で扱っているデータ構造やアルゴリズムは完備辞書(Fully Indexable Dictionary)を基本的な道具として用いるものが多い。 とはいえ実用的な完備辞書を一から作るのは大変なので、高速文字列本を読んで「ちょっとウェーブレット行列を作ってみようかな」と思ったとしても完備辞書は適当なモックで済まさないといけなかったりして面白くない。 というわけでPerlモジュールを書いた。 https://github.com/echizentm/FullyIndexableDictionary 例えば以下のような感じ。これでLOUDSもウェーブレット行列もさくさく作れますね！ use FullyIndexableDictionary; my $fid = FullyIndexableDictionary->new(); $fid->set(1,
SPIRE2012の効率的な文法圧縮のための可変長コードに関する論文とオンライン文法圧縮のソフトウェアー (olca++)を公開しました。 - Yasuo Tabeiの日記
SPIRE2012で発表したメモリー効率の良い文法圧縮のための可変長コードに関する論文を公開しました。 Y.Takabatake, Y.Tabei, H.Sakamoto: Variable-Length Codes for Space-Efficient Grammar-Based Compression, Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE), Cartagena, Colombia, 2012. Link to the PDF 上記の論文に基づくオンライ文法圧縮(online LCA)のC++による実装(olca++)を公開しました。 下のサイトからダウンロードできます。 https://code.google.com/p/olca-plus-plus/ 文法圧縮のアルゴリズムは@marugo
第9回 線形回帰［後編］ | gihyo.jp
前回の前編では「最小二乗法」を紹介する中で、機械学習は数多くのことを仮定して、その中で一番良い答えを見つけるものだということを見てもらいました。 特に「最小二乗法」でデータ点から直線を推定する場合、次の3つのことを仮定していたことを学びました。 変数間の関係を関数で表す 関数のモデルは直線（1次式）を考える パラメータを選ぶ指標として二乗誤差を用いる 今回はこれらの仮定を振り返りながら、一般化された、より柔軟な機械学習の手法を紹介しましょう。 戻らないけど「回帰」 先ほどの仮定の1番目、「変数間の関係を関数で表す」ことを機械学習では「回帰」と呼びます。つまり機械学習の世界で「回帰問題を解く」といった場合は、この仮定をしていることになります。 「回帰」という言葉の由来 「どうして関数を求めることを『回帰』と呼ぶの？ 何か戻るの？」と思うかもしれません。この名前は、もともと「平均回帰」という
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