横着プログラミング 第9回: sary: Suffix Array のライブラリとツール
最終更新日: 2002-12-18 (公開日: 2002-12-18) Unix Magazine 誌に 2002年1月号から 2003年2月号にかけて連載し ていた記事の元の原稿です。 私にフローチャートだけを見せて、テーブルは見せないとしたら、 私はずっと煙に巻かれたままになるだろう。逆にテーブルが見せて もらえるなら、フローチャートはたいてい必要なくなる。 -- Frederick P. Brooks Jr. *1 プログラミングにおいてはデータ構造が重要であり、正しいデータ 構造を選択すればアルゴリズムは自明なものとなる、という主張が ある。Rob Pike*2 の "Notes on Programming in C" *3 によると、現実的なプログラムに必要なデータ構造は次の 4つであ るという。 配列 (array) 連結リスト (linked list) ハッシュテーブル
GPCC
GPCC (Games and Puzzles Competitions on Computers) Since 1972 GPCCは、情報処理学会プログラミング・シンポジウムの分科会です。毎年課題を決めて、ゲームやパズルを計算機で解く競争を行っています。問題が解けました方は、chairの藤波順久(メールアドレスはユーザ名fnami2019、ドメイン名gmail.com)までご連絡ください。解答ページにお名前と解答内容を登録いたします。 ※以前使っていたjp.sony.comドメインのメールアドレスは、2024年5月末で無効となります。 GPCCとは何か、歴史などについて詳しくは、歴代chairによる「プログラミングシンポジウムGPCCのゲームとパズル」を参照してください。 更新箇所の詳細は、更新情報にまとめてあります。 2024年の問題 コントラスト 01VERSE(ゼロワンバース) 2
パターン認識に関する公開プログラム
宇野毅明と有村博紀による公開プログラム（コード） このページでは、公開しているプログラムのコードがダウンロードできます。主に、列挙アルゴリズムやデータマイニングに関するものです。全て、宇野毅明、あるいは、良く一緒に研究をしてお世話になっている北海道大学の有村博紀先生によって作られたものです。各プログラムに使用言語とコード作成者が書いてありますので、質問、あるいはバグの報告などは、作成者にご連絡ください。宇野毅明は uno@nii.ac.jp、有村博紀先生は arim@ist.hokudai.ac.jp です。 !!! コードの最近のバージョンに、マッキントッシュのフォーマットではエラーが出るというバグがありました。現行バージョンではこのバグは治っています。 LCM (Linear time Closed itemset Miner) ver.2 (C言語、宇野毅明) [文献 1]
A Quadratic Programming Page
This page contains a list of information and links related to the wonderful world of quadratic programming. If you have anything you would like to add, please send us a message. Quadratic programming codes: BQPD from Roger Fletcher CPLEX Barrier/QP solver CPLEX Simplex/QP solver CPLEX Mixed-integer QP solver The Xpress-MP Newton-barrier QP solver from FICO HOPDM from Jacek Gondzio and Anna Altman
MALLET homepage
MALLET is open source software [License]. For research use, please remember to cite MALLET. MALLET is a Java-based package for statistical natural language processing, document classification, clustering, topic modeling, information extraction, and other machine learning applications to text. MALLET includes sophisticated tools for document classification: efficient routines for converting text to
DO++ : 長ければいいわけではないのだが・・
Frustratingly Easy Domain Adaptation, Hal Daume III ACL 2007 to appear(pdf) はドメイン適用問題での現在の最高精度を、perlで10行ぐらい書いて入力データを変換させたら達成できたよという論文。Frustratingly（訳：ストレスのたまるほど） と書いたほど、簡単な方法。 俺も修論の発表で、成果の重要度を、高い順に並べたとき(C++の）ソース量で考えると10行、500行、1万行。そして、発表の流れ上、二つ目、三つ目の内容を捨てざるを終えなかった。その時の気持ち・・ --- 上の論文は名前が面白いだけじゃなく、内容も面白いので簡単な説明 ドメイン適用は実アプリケーションではよく問題になることで、学習器を作ろうとしたとき、ある分野（例えば新聞記事）に関する正解データは大量にあるけど、今から解こうとしている問題（例えば
Searn: Search-based Structured Prediction
Searn (searn.hal3.name) is a generic algorithm for solving structured prediction problems. This page contains papers, software and notes about using Searn for solving a variety of problems. Feel free to contact with questions or comments. I'm releasing a very simply and stripped down implementation of Searn (limited to sequence labeling with Hamming loss) that should answer some questions people h
きまぐれ日記: MIRAとstructured outputs
MIRAというアルゴリズムが統計的係り受けの学習でいい成績を叩き出しているようです． 係り受けに特化したアルゴリズムではなく，structured output ならほぼ何でもできる非常に汎用性の高いアルゴリズムのようです．詳細はこちら 面白そうなので，ちょっと深追いしてみました．特徴をまとめると - オンライン学習 - k-best解が得られるような decoder さえあれば動く - single-best でももちろん可能 - single best の場合は Collins voted perceptron に酷似 - single best の場合の inference は SMO と共通点があり，実際 max-margin parsing の特殊系になっている などなど，面白い点がたくさんあります． もともとは Ben Tasker の Max margin parsing の
Semi-Supervised Learning Survey
Xiaojin Zhu Computer Sciences TR 1530 University of Wisconsin Madison [ Download the latest survey (July 19, 2008) ] Archives: [ July 19, 2008] [ June 24, 2007] [ December 9, 2006] This is an online publication. It surveys the field of semi-supervised learning, a branch under machine learning and more generally artificial intelligence. It originates as a chapter from the author's Ph.D. thesis. The
Site Retirement
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Amis : A maximum entropy estimator for feature forests
Amis - A maximum entropy estimator for feature forests Jun. 23th, 2006 Kazuhiro Yoshida Department of Computer Science, University of Tokyo kyoshida AT is.s.u-tokyo.ac.jp Amis is a parameter estimator for maximum entropy models [1]. Given a set of events as training data, the program outputs parameters that optimize the likelihood of the training data. Download amis-4.0.tar.gz Previous distribu
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http://csmr.ca.sandia.gov/opt%20%20/
http://www.cis.upenn.edu/~crammer/code-index.html
https://people.csail.mit.edu/jrennie/20Newsgroups/
Meta-learning - Wikipedia
https://www.cnts.ua.ac.be/conll2002/ner/bin/chrep.txt
Rapidmind
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sfsexp has moved to github