はじめに こんにちは.私はWebスクレイピングが大好きなのですが、Rubyでもっと簡単にスクレイピングができればと思い、ライブラリを書いてみました. ようやくREADMEとUSAGEが書けたので公開しようと思います. ソースはGithubで公開しています. 特にドキュメントの英語が大変怪しいので、つっこみいただけると喜びます. tac0x2a/yasuri gemでも公開しているので、以下のコマンドで簡単にお試しできます. 簡単なサンプルと解説を書いてみました. Yasuriでお手軽スクレイピング よろしければ使ってみてください>< Yasuri とは Yasuri (鑢) は簡単にWebスクレイピングを行うための、"Mechanize" をサポートするライブラリです. Yasuriは、スクレイピングにおける、よくある処理を簡単に記述することができます. 例えば、 ページ内の複数のリンクを
イジングモデルのモンテカルロシミュレーション:メトロポリス(Metropolis), Swendsen-Wang, Wolff アルゴリズム 各格子点にある局所磁化の向きは黄と青の2色で表示されている。システムサイズは\(96 \times 96\)。1クリックで、メトロポリスやSwendsen-Wangの方法なら100MCS分、Wolffのアルゴリズムなら100ステップ分、システムの状態が更新される。また、クリック時のポインタの垂直座標でパラメータ\(z (\equiv \exp(2J/T)- 1)\)が、水平座標でアルゴリズムが再設定される。アルゴリズムは、ポインターが正方格子の左側ならメトロポリス、右側ならWolff、真ん中ならSwendsen-Wangの方法が選択される。 温度などの環境が変わったとき、相互作用をする非常に多くの要素からなるシステムは、巨視的なレベルでみてミクロなレ
先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ(マルコフ連鎖) そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ
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