Kohonenの自己組織化マップをpythonで実装 - technocrat
Kohonenの自己組織化マップ(Self Organizing Map, SOM)をpythonで実装してみた。 SOMの元論文はKohonen1982*1、 以下の説明と実装はAI Junkieの平易な解説を参考にしている。 http://www.ai-junkie.com/ann/som/som1.html 実装したpythonのコードはgithubにあります。 https://github.com/latboy/som-in-python SOMとは？ 一般の大きな次元のデータ群を、それらの特徴に基いて、低次元(典型的には1〜2次元)空間に配置する方法。似ているもの(データベクトルがベクトル空間上で近いもの)同士が、低次元空間でも互いに近い位置にマップされるようになる。 ここで、アルゴリズム自身にはデータ量の特徴を与える必要がない。以下に述べる単純で再帰的なアルゴリズムで、データの
データ構造と メソッドのネーミング - codic ブログ
データ構造など技術的な背景をちゃんと知っていれば、データ操作に関する正しい英語を使えるねーて話です。用語のイメージもつかめるようにしていますので、shift / unshift とかイメージできない方もどうぞ。 1. push / pop = スタック push pop は、スタックの用語で、それぞれ pop はスタックから取り出す、push は挿入する事を意味します。JavaScript や Ruby の Array には、スタックとしてのコンセプトもあるので、push / popという用語が使われます。 対して、Javaの ArrayList (インターフェースは Collection） は、単なる集合を表すインターフェースなので、抽象化のために add / remove というネーミングが使われます。そういえば、Javaには、Stackというクラスも別途用意されていますね。Stack
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