Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes A book by Jason Brownlee Home | Read Online | Amazon | GoodReads | Google Books | PDF (code) | GitHub
Need help getting started with Genetic Algorithms, Neural Networks or Swarm Intelligence? Nature-Inspired Algorithms are Fascinating! But implementing them can be frustrating. The algorithm descriptions are incomplete, inconsistent and distributed across academic papers, websites and code. There are so many algorithms to choose from, it can feel overwhelming. Algorithms Handbook You need a handboo
thriftとかhadoopなど,何やらいろいろと手を出してしまい,ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが,今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います. はじめに 最近,といっても結構前からなのですが,海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ,かつ,議論も少し盛り上がっています.僕は機械学習が好きなだけで,専門というにはほど遠いのですが,僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります. 機械学習というと,色々な数学的な知識が必要であったり,統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと,専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います.今日紹介するエントリーは,そんな方々にヒントになるような内容になっていると
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月.大体どんな分野があって,どんなことを勉強すればいいのかわかってきた(と思う).この気持ちを忘れないうちにメモしておこう.以下,若輩があーだこーだ言ってるだけなので,間違いや他に情報があれば,ぜひコメントをお願いします. # ここで述べている情報検索とは,コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です.図書館情報学の側面は一切扱っていません,あしからず. というわけでまず教科書編. 本腰を入れて勉強する場合,基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている.自分の知っている限り,情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない.以下に紹介する本は,情報検索を学ぶ上で「買い」の本.これらを読めば,最新の論文を読めるだけの土台はできるし,専門家と議
サーチ(探索)でPHPの基礎を学ぼう 「【一気に覚えるPHP!】アルゴリズムで頭の体操(http://www.thinkit.co.jp/article/62/)」では、定石と呼べる基本的なソートのアルゴリズムを勉強することで、より本質的なプログラムの考え方を身につけることを目指しました。今回は、好評だったこの連載の続編として、サーチ(探索)のアルゴリズムをPHPで書いてみましょう。 前回も説明しましたように「いまさら」サーチのプログラムをPHPで書く必要はありません。実際のプロジェクトを戦いとするならば、アルゴリズムを学ぶことは、戦う自分の基礎となる「筋力」を鍛えることです。そして、これを鍛えるには、先人たちの知恵に学び、また、すでにあるものでもそれを自分で(=独力で)作ってみることが一番です。プログラミング言語やライブラリ関数がカバーしてくれる範囲のものを手作りすることで、考え方の基本
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Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 DP はいわゆる「類似文字列検索(あいまい検索)」に使うと 便利なアルゴリズム。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二
このパートでは,プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート(並べ替え)やサーチ(検索)などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは,様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら,ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし,プログラムを書いてみて初めて,実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので,一度身に付ければ,後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム,7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ
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