サマーウォーズ：曜日の求め方とか2056桁の暗号とかの解説 - A Successful Failure
本エントリは現在上映中の映画『サマーウォーズ』のネタバレを含む可能性があるので、未見の人は注意されたい。 主人公の健二が数学オリンピック代表候補であるという設定、最初に健二がShorのアルゴリズムに関する教科書を読んでいるのを見て、サイモン・シンが描き出した迫真のドキュメンタリー『フェルマーの最終定理 』*1ばりの展開が待っているのかと思いきや、まともな数学的要素は皆無で肩すかしを食らってしまった。 気を取り直して、本エントリでは『サマーウォーズ』における数少ない数学的要素を取り上げたい。なお、無粋なツッコミは無用だという人は読まない方が良いだろう。 誕生日の曜日の求め方 さて、夏希先輩の誕生日、1992年7月19日は何曜日か。劇中で健二はモジュロ演算(mod)を用いて一瞬で日曜日だと回答していたが、その間にどのような演算がなされていたのか見てみよう。 曜日換算を実現するために、ツェラーの
Self-Improving Bayesian Sentiment Analysis for Twitter
That’s quite the mouthful. Let me start with a huge caveat: I’m not an expert on this, and much of it may be incorrect. I studied Bayesian statistics about fifteen years ago in university, but have no recollection of it (that sounds a bit like Bill Clinton: “I experimented with statistics but didn’t inhale the knowledge�). Even so, given the increasing quantity of real-time content on th
遺伝的アルゴリズムを楽しく理解できるサイトをまとめてみた - download_takeshi’s diary
女優の菊川怜さんが学生時代に研究テーマにしていたという事で有名な「遺伝的アルゴリズム」ですが、名前の仰々しさとは裏腹に、意外と直感的に理解できる取っ付きやすいアルゴリズムだったりします。 それにしても菊川怜さん、美人ですねー。こんな先生にイロイロと教えてもらいたかったなぁ。。。 という願望はおいといて、「遺伝的アルゴリズム」を目で見て＆手で触って、直感的に「理解したつもり」になれそうなサイトをまとめてみました！ 学術的なことはガン無視でいきます。 動画で見て雰囲気を知る まずは動画で見て楽しみましょう。ニコ動から何本か動画を紹介します。 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた http://www.nicovideo.jp/watch/sm6392515 いきなりですが、強烈なインパクトをはなつ動画です。 人工生命がうにょうにょ動きながら、勝手に「歩き方」を学んでいきます。超
たった600円でオライリー本をiPadやKindleで読む。すてき。 - このブログは証明できない。
オライリー本読んでますか？いろいろ揃っていて、ついつい買っちゃいますよね。でも、価格が高い＆厚い＆重いの三重苦です。ところが、iPhone版の電子書籍だと600円で買えてしまいます。しかも、場所を取らない。最初は数冊だったのが、今では868冊がリリースされています。 これがO’ReillyのiPhone電子書籍だ！！（写真満載レビュー） - このブログは証明できない。 600円でフルバージョンが手に入るオライリー本ですが、やはりiPhoneであのボリュームを読むのはツライ。そこでオライリーでは、iPadやKindleで読める電子書籍を販売しています。 no title ところが、紙の本と比べてそれほど安くないんですね。iPhone版の600円はやはり魅力です。大丈夫。実はこのアプリからiPadで読めるepubを取り出すことができるんです。特殊なハックというわけではなく、オライリーのサイトで
Test Page for the SSL/TLS-aware Apache Installation on Web Site
Hey, it worked ! The SSL/TLS-aware Apache webserver was successfully installed on this website. If you can see this page, then the people who own this website have just installed the Apache Web server software and the Apache Interface to OpenSSL (mod_ssl) successfully. They now have to add content to this directory and replace this placeholder page, or else point the server at their real content.
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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エンジニアの不安と壁 - naoyaのはてなダイアリー
このところ、KLab×はてな エンジニア応援ブログコンテストというのを開催していまして、エンジニア人生に関するちょっとした小話をブログに書いていただくと、内容によっては、シリコンバレーに行けたり、iPad が貰えるかもしれない。という企画です。「え、ブログ書くだけでシリコンバレー? 」 なかなか太っ腹な企画です。 よい機会なので、宣伝がてら、自分もちょっと、昔話をしてみたいと思います。 振り返ってみると、自分がエンジニアとして経験を積むなかで、「ここが壁だったな」と思うところがぼちぼちありました。それが何で壁に感じたのかといま改めて考えると、いずれも体系的な知識がなかったために、それを乗り越えるための指針がなかったというのが大きかったように思います。 きれいなコードを書くにはどうしたらいいんだろう? 負荷分散って、どうやるんだろう? 溜め込んだデータをうまく活用するには、どうしたらいいんだ
Badass JavaScript
Badass JavaScriptA showcase of awesome JavaScript that pushes the boundaries of what's possible on the web, by @devongovett. Remember that April fools post I wrote a couple years ago on WebKit.js? That someone had ported the entire WebKit rendering engine to JavaScript so you could browse while you browse? It was going to solve all our compatibility woes. That one was vaporware, but now it’s actua
Mapreduce & Hadoop Algorithms in Academic Papers (3rd update) | atbrox
Mapreduce & Hadoop Algorithms in Academic Papers (3rd update) Atbrox is startup company providing technology and services for Search and Mapreduce/Hadoop. Our background is from Google, IBM and research. Contact us if you need help with algorithms for mapreduce This posting is the May 2010 update to the similar posting from February 2010, with 30 new papers compared to the prior posting, new ones
ユーザー企業における標準化のあり方 : QCon Tokyo 2010
ユーザー企業における標準化のあり方 - 形ではない、型としての標準を目指して グロースエクスパートナーズ（株） 鈴木雄介
tutorials [Auton Lab]
By: Jeff Schneider, Mary Soon Lee, Andrew Moore Description: A tutorial on using the Windows Vizier software, which provides a GUI for doing fast and autonomous locally weighted learning and nearest neighbor style learning. The Vizier software itself is available for free download at http://www.cs.cmu.edu/~awm/vizier, where you will find more details. Description: This is a link to the Auton Codin
Mapreduce & Hadoop Algorithms in Academic Papers (updated) | atbrox
The newest and most up-to-date version (May 2010) this blog post is available at http://mapreducebook.org Atbrox is startup company providing technology and services for Search and Mapreduce/Hadoop. Our background is from from Google, IBM and Research. This posting is an update to the similar posting from October 2009, roughly doubling the numbers of papers from the previous posting, the new ones
BLOG::broomie.net: 各種分類器の分類精度を示した絵がおもしろい
今日会社で多次元のデータを２次元にクールでベストプラクティスな感じでプロットするにはどうしたらいいんだろうね、やっぱ多次元尺度構成法じゃない？的な会話をしていたのだけれども、２次元にデータを落とし込むと人間にもわかるデータになって本当におもしろいですよね。今日はその一例というか、いくつかの分類器の分類精度を２次元にプロットした結果を示した実験結果を解説したページを紹介します。おおーこうゆうのみたかったんだよなー！と個人的にはかなりエキサイティングな感じでした。 要約というか意訳になってしまうのですが、ページに以下のように説明されています。(細かいところは訳してません) http://home.comcast.net/~tom.fawcett/public_html/ML-gallery/pages/index.html 分類タスクの機械学習の研究では定量的な評価が重要です(精度とかACUと
スライド 1
岡崎 直観，辻井 潤⼀ ⽂字列の集合 V から以下の部分集合を求める Yx ,α = {y ∈ V | sim( x, y ) ≥ α } ◦ ◦ ◦ ◦ x: 検索クエリ⽂字列（V に含まれなくてもよい） y: 検索されて⾒つかる⽂字列 sim: 類似度関数（コサイン類似度など） α: 類似度の閾値 単純には，クエリ x と |V| 回の類似度計算が必要 これを出来るだけ⾼速に⾏いたい ⽂字列集合 V を辞書と⾒なせば ◦ 曖昧検索，スペル訂正 ⼊⼒されたクエリに近い辞書エントリを探す ◦ 単語セグメンテーション，固有表現抽出における辞書素 性（gazetteer） ⼈名リストや地名リストと柔軟なマッチングで素性を作る ◦ ⾼速な⽂字列クラスタリング 類似度の⾼いペアだけを効率よく⾒つけてクラスタを形成 ⽂字列集合が U と V の２つあるときは ◦ データベース統
Confidence Weighted Linear Classificationを読んだ - 射撃しつつ前転 改
ICML2008で発表されたDredzeらのConfidence Weighted Linear Classificationを読んだ。これは線形分類器を学習する新しいオンライン学習型アルゴリズムの提案である。すぐに使える実装としてはOLLというオープンソースのライブラリがあり、実際に良い実験結果が出ているようだ。 Confidence Weightedのアイデアは、よく出てくる素性に関しては一回の更新における数値の変更量を減らしてやり、あまり出てこない素性に関しては、一回の更新でぐっと値を変更してやろう、というものである。 こういった新しい更新方法を考案した動機を明らかにするために、Perceptronを使って、単語を素性として評判分類の学習を行うような問題を考えてみる。肯定的な評価のサンプルとして"I liked this author."というものがあったとすると、このサンプルの分類
PRML合宿まとめサイト
■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
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Finding out which things to throw out | Morten Just
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O’Reillyの電子書籍iPhoneアプリから.epubファイルを自作する | cocoa*life
http://www.cs.stanford.edu/people/ang/papers/nips06-mapreducemulticore.pdf