トップページ→研究分野と周辺→記号論理→不確実な推論→ 決定木は木構造をした決定を行うためのグラフで、与えられたデータから適切な決定木を作成する事を、決定木の学習と呼ぶ。 決定木の学習方法には様々な種類があるが、最も単純な方法の一つであるID3アルゴリズムを紹介する。 簡単な決定木の具体例 「天気」「気温」等の天候を示す属性の値の組によって、或る事を「する」「しない」を決定する例がよく説明に使われる。 図は、「天気」「風速」「湿度」の属性値の組によって、花見に「行った」（Yes）、「行かなかった」（No）の事例データが5つあるとした場合になる。 5つのデータに基づき、まず「天気」の質問をして、「晴れ」なら「風速」の質問をするという具合に枝分かれしていく。答えが全部Yes、又は全部Noになれば、そこで打ち切る。 この例では「天気」を最初の質問にしているが、「風速」を持って来てもよい。様々な質

HIPI is an image processing library designed to be used with the Apache Hadoop MapReduce parallel programming framework. HIPI facilitates efficient and high-throughput image processing with MapReduce style parallel programs typically executed on a cluster. It provides a solution for how to store a large collection of images on the Hadoop Distributed File System (HDFS) and make them available for e

Introduction¶ OpenCV (Open Source Computer Vision) is a popular computer vision library started by Intel in 1999. The cross-platform library sets its focus on real-time image processing and includes patent-free implementations of the latest computer vision algorithms. In 2008 Willow Garage took over support and OpenCV 2.3.1 now comes with a programming interface to C, C++, Python and Android. Open

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File.listFiles()メソッドは該当するファイル（フォルダ）のサブファイルやサブディレクトリを取得することができます。本文は、FileFilterとFilenameFilterを使ったサンプルから、File.listFiles()メソッドの戻り値を選別（フィルタ）する方法について学びます。 java.io.Fileクラスのlist()メソッド： String[]     list()           すべてのサブファイルおよびサブディレクトリを示す文字列の配列を返します。 String[]     list(FilenameFilter filter)           指定されたファイル名フィルタの基準を満たすサブファイル及びサブディレクトリの文字列の配列を返します。 File[]     listFiles()           すべてのサブファイルおよびサブディレク

2014/6/13 新しい記事があります。 「EclipseでHadoop2.4の開発環境を作る＆ワードカウントのプログラムを作成する。」 - Hadoopを実験するにあたって、プログラムが作れる環境を構築した。 構築には、「30 分で NetBeans を使って Hadoop のプログラムを作ってみる」 を参考にさせていただいた。ただし、慣れているEclipse（Juno）を使うことにした。 開発機はMac Book Pro (OSX Lion)。 まず、Eclipseの本家ページより、Eclipse Juno JEEをダウンロードして、抵当な場所に解凍し、wordbenchを開くところまでやる。 次にhadoopの本家サイトより、hadoop-1.1.2をダウンロードし、ホームディレクトリに解凍、以下のようなシンボリックリンクを張った。 Javaプロジェクトの作成 javaパースペクテ

導入 ダウンロードは公式サイトから。 jar1個で動き、依存ライブラリはなし。Mavenのセントラルにも置いてある。jarファイルは51KBと超軽量。BSDライセンス。 とても使い勝手が良さそう。 JavaDocはこちら。 train LIBLINEARはtrainで学習して、predictで結果予測を出力する。 とりあえずtrainしてモデルを出力してみる。ファイルはC++版を落とした時に付いてくるサンプル、heart_scaleを利用。 heart_scaleは下記のような行が記述された270行のファイル。1〜13までの要素に対してそれぞれ値が入っており、最初の列に+1/-1という評価が入れられている。これを使って学習することで、別の1〜13までの要素を持った値に対して、+1/-1を判別できるようになる。 +1 1:0.708333 2:1 3:1 4:-0.320755 5:-0.1

サクサク編集するタメに。キー機能Ctrl+D行削除Alt+↑行移動（上）Alt+↓行移動（下）Ctrl+Alt+↑行コピー（上）Ctrl+Alt+↓行コピー（下）Ctrl+Q最後の編集位置へキー機能Alt+Shift↑選択範囲・構文要素単位・拡大Alt+Shift↓選択範囲・構文要素単位・縮小Alt+Shift←選択範囲・方向・前方拡大Alt+Shift→選択範囲・方向・後方拡大キー機能Ctrl+/行コメントトグルCtrl+Shift+/ブロックコメントCtrl+Shift+\ブロックコメント解除キー機能Ctrl+Shift+FフォーマットCtrl+Shift+Oimport文の編集Ctrl+Shift+Sソースメニュー行削除カーソルのある行を削除します。複数行選択すれば、複数行削除できます。行移動・行コピーカーソルのある行を移動・コピーします。複数行選択すれば、複数行を対象とすることがで

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