ダイクストラ法 - Bug's Groove
前回のアルゴリズムイントロダクション輪講の話題、単一始点最短路問題から。詳しくは アルゴリズムイントロダクション第24章 単一始点最短路問題 - naoyaのはてなダイアリー へ。その中で丁度前回 書いたプリム法と同じく、ダイクストラ法が最小優先度付きキューを使うので、ちょっといじったらかけるのでは？と思って書いてみました。(相変わらずの乱プログラムご容赦...)。対象のグラフは教科書通り。 実装的には、minheap クラスは前回のプリム法と全く一緒。MinPriorityQueue は前回と使い方が違うので一部実装し直し。(といっても relax の周り)。実行するとこんな感じになるはずです。 s -> y -> t (8) s -> y -> t -> x (9) s -> y (5) s -> y -> z (7) 教科書のヒープソート (6章) にもあったように、優先度付きキュー
クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下
Não Aqui! » 10行強で書けるロジスティック回帰モデル学習
ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条
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