アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
マンハッタン距離（Taxicab distance）／ユークリッド距離（Euclidean distance）、L1／L2ノルムとは？
マンハッタン距離（Taxicab distance）／ユークリッド距離（Euclidean distance）、L1／L2ノルムとは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「マンハッタン距離」「ユークリッド距離」について説明。いずれも2点間の距離を計測する方法のこと。マンハッタン距離とは、碁盤の目状の道を縦に横にとタクシーが進むようにn次元の距離（＝差）の絶対値を合計することで距離を計算する方法。ユークリッド距離とは、n次元の距離（＝差）の二乗値を合計した値の平方根を求める（＝ピタゴラスの定理を適用する）ことで直線的な最短距離を計算する方法を意味する。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習におけるマンハッタン距離（Taxicab geometry：タクシー幾何学、Taxicab metric、Manhattan distance）とは、2点間の距離を計測する際に、n次元の次元ごとに距離（＝
【2019 MLEインターンシップ】機械学習で旅行をプランニングする - Platinum Data Blog by BrainPad
ブレインパッドでは毎年学生向けのインターンシップを開催しています。今年も、昨年に続いて「機械学習エンジニア（Machine Learning Engineer, MLE）コース」を実施し、今回は3名がインターンシップに参加しました。その取り組みと成果をご紹介します！ こんにちは、アナリティクスサービス本部AIプラクティス部の伊藤です。 今回は、今年の8月末から9月にかけて実施した機械学習エンジニアコースのインターンシップの内容についてお伝えします。 はじめに インターンの紹介と取り組みテーマ インターンシップの進め方 最終報告会 宿泊先のレコメンド（恒川さん） 周遊プランニング（藤原さん） 寄り道先のランキング（佐藤さん） 懇親会 まとめ はじめに 今年は「機械学習による旅行プランニング」というテーマで1か月間のインターンシップを実施しました。京都と名古屋から、3名の方がインターンシップに
この記事は KLab Engineer Advent Calendar 2019 24日目の記事です。 AdventCalendarどころか、Qiitaへの、もっと言えばネットに向けた技術エントリの投稿自体が初めてになります suzuna-honda といいます。よろしくお願いします。 はじめに 私は書籍をスキャンして電子書籍として読む、いわゆる「本の自炊」を趣味としています。 不眠症のケがあり、眠くなるまでの暇潰しとして、自炊した本を読書するのが日課になっています。枕の横にはiPadが欠かせません。 どの程度、深く、この「本の自炊」と向き合っているかといいますと、 書籍のスキャン 1冊ごとにパッケージング、管理の為のタグ付け スキャンした画像の画質調整、端末(iPad/iPhone)への最適化 端末(iPad/iPhone)へのデータ転送、閲覧 までの一連のワークフロー、ほぼ全てのツール
スケールの設定 次の画像のように画像内にスケールバーがあるものは、次に紹介する操作で画像内のピクセルと対応させることができます。 まず、File>Open Samples>Embryosで同じ画像を開きます。次にツールバーのStraightを選択します。 embryos.jpgの画像が開ければ、画像右下のスケールに沿うように線を伸ばします。 Analyze>Set Scale…を選択すると、以下のようなウィンドウが開くので、各パラメータを設定していきます。 Distance in Pixels: 画像上で測定した距離（ピクセル単位）を入力します。ここで設定する数値によって、その長さが画像内の何ピクセルに相当するかが決まります。先ほど直線ツールでスケールの上に重ねた直線の長さがあらかじめ入力されていると思います。今回の例では470ピクセルあたりになっているかと思います。 Known Dist
Riemann多様体上の連続最適化 - Qiita
はじめに 数理最適化 Advent Calendar 2020 イロモノ枠。 Riemann多様体上の連続最適化は、Euclid空間上の制約付き最適化問題を、Riemann多様体上の無制約最適化問題に落とし込む手法である。 Riemann多様体上の連続最適化は汎用的な手法だが、近頃の若いもんが興味を持ちそうな範囲で言えば、双曲空間での機械学習などに応用がある。基本的な部分では固有値分解、特異値分解、主成分分析、独立成分分析、角度データのモデリングなどに用いられうる。 この分野のバイブルは Absil らの『Optimization Algorithms on Matrix Manifold』であり、レトラクションを用いた効率的な手法が導入された。PDFも公開されている。本記事の内容もその書籍に基づく。 日本語の資料はほとんどないが、数学が得意な人は佐藤寛之氏らの『リーマン多様体上の共役勾配
海岸線のパラドックス - Wikipedia
海岸線のパラドックスの一例。グレートブリテン島の海岸線を100km単位で測ると約2800kmになる。50km単位で測ると約3400kmとなり、およそ600km長くなる。 海岸線のパラドックス（かいがんせんのパラドックス）とは、陸域の海岸線の長さは一意に定まらない（Well-definedな定義を持たない）、という反直観的な見解。これは海岸線がフラクタル的性質、すなわち海岸線が一般にフラクタル次元を持つ（これにより長さの概念が実質的に適用不可能になる）ことに由来する。この現象はルイス・F・リチャードソンが初めて示し[1]、ブノワ・マンデルブロにより拡張された[2]。 測定された海岸線の長さは、それを測定する方法と地図の総描（簡略化）の程度によって変わってくる。陸上には数百キロメートルからミリメートル単位まで、あらゆるスケールの地物があるため、測定にあたって考慮すべき最小の地物はなく、したがっ
人間は目的地まで「最短」とは異なる基準で経路を選んでいる可能性がある
2点間の最短距離が直線であることは知られていますが、現実には現在地と目的地を結ぶ直線道路があるわけではないので、建物や通行不可能なところを避けた経路を選ぶことになります。この経路選択において、人間は「最短経路」ではない別の指針を持っている可能性があることが研究により示されました。 Vector-based pedestrian navigation in cities | Nature Computational Science https://doi.org/10.1038/s43588-021-00130-y How the brain navigates cities | MIT News | Massachusetts Institute of Technology https://news.mit.edu/2021/how-brain-navigates-cities-1018
Python Advent Calendar 2021 10日目 記事書き忘れてて、当日の早朝に急いで書いた(小声) Advent Calendarに初めて載せます！ はじめに データ分析で特徴量を作るときに距離を入れたいときありませんか？ 10個の経路検索をするときはgooglemapでやればすぐ終わりますが、 1000個の経路検索やるときはどうでしょうか googlemapでいちいちやるのは現実的ではありません 色々解決方法はありますが、今回は一番手っ取り早い方法として、経度緯度から直線距離を算出します。 結論から言うとpythonのGeoPyを使います。 研究で使い、計算も早くめちゃくちゃ便利だったので、今回紹介する事にしました。 GeoPyとは シンプルに一言で言うならば、経度緯度から直線距離を出してくれるツールです。 pythonのパッケージでpipで入れればすぐ使う事ができます
よく出る思考パターン・覚えておきたいアイディアをメモしておきます． 問題の分類にもなっています．参考になるコードのリンクをメモしている問題もあります． 【2022.01追記】最近は，このページではなく，タグで分類するようにしています． 入力 出力 改行して出力 bool False, True 比較演算子 all, any 切り捨て・切り上げ（床関数・天井関数） 四捨五入 ソート 反転（逆順） スライス 後ろから指定 文字列操作 置換 リストの結合 deque - 先頭・末尾への追加・削除 アルファベット⇔数字 文字列の位置（左端，右端） 正規表現 リスト操作 注意 2要素の入れ替え set 生成 集合演算 setの中にlistはダメ！ 組み合わせ 出現回数 - collections.Counter 同じ値になる組み合わせ 二項係数 二項係数（mod 10**9+7） mod mod 1
地理座標系での距離や面積を計算するときに見る資料
極半径 b = a(1 - f) 平均半径 r = (2a - b)/3 Openlayers WGS84 or GRS80の平均半径 Leaflet WGS84 or GRS80の平均半径 Tufr.js WGS84 or GRS80 地球を球体として扱う 公式が使えて計算が楽。 半径には平均半径を使う。 距離 球体上の最短距離である大円距離(大圏距離)を求める。 英語で調べるときはgreat circleやgeodesic lineあたりでググる。 公式はwikipediaにある通り。 ライブラリはだいたいこの公式を採用している。 Openlayers Leaflet Turf.js 面積 指定した座標が囲む球体の表面の面積を求める。 球上の面積を求めるリュイリエの公式(l’Huiller’s formula)は複雑でやってられないから簡易式を使おう、というNASAの論文のアルゴリズム
＃１ 非ユークリッド幾何学（シーズン２） - 笑わない数学
https://www.nhk.jp/p/ts/Y5R676NK92/blog/bl/pmg0p5PX8L/bp/pn8G8gmbyQ/ お待たせしました！ 「笑わない数学」のシーズン2がはじまりました！ シーズン2を制作する機会に恵まれたこと、スタッフ一同とても嬉しく思います！ それもこれも、番組を好きになって下さった方々が大勢いてくださったからこそです！ 本当にありがとうございます！ 皆さんにお楽しみいただけるよう頑張ります！！ さて、シーズン2の第1回目は「非ユークリッド幾何学」でしたが、いかがでしたでしょう？ やっぱり難しかったですか？ 「よく分かんなかったから、もう一度見たい！」、「いや、見逃した！」という方は、NHKプラスでは放送から１週間、NHKオンデマンドでは放送から１年間、それぞれ配信していますので、ご覧いただけたら幸いです。 図形の証明と数学の大変革 図形の証明って、確
Point ■平面の地図に描かれた陸地と実際の陸地の面積を比較すると、高緯度になるほど大きくズレていく ■これは地球が球体であり、地球上の陸地は曲率を含んだ非ユークリッド幾何学の図形であるためだ ■非ユークリッド幾何学では、平行線が途中で交わってしまうなど、平面図形での常識が通用しない こんなに違うの？ データサイエンティストのNeil Kaye氏がTwitter上で、実際の陸地サイズと地図上の大きさを比較した画像を掲載。その落差が話題になっています。 Showing the Mercator Map Projection with the true size and shape of the country overlaid#dataviz #maps #gis #mapping pic.twitter.com/Gqr1Dd8YrM — Neil Kaye (@neilrkaye) Au
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
画像処理で自炊書籍画像を読みやすく加工する 初級編
【ImageJ】画像内のスケールを利用したサイズの計測【画像解析】 - LabCode
pythonでcsvにある経度緯度から一気に距離を算出する(直線距離) - Qiita
AtCoder - 解法パターンの整理 - 競プロはじめました
地図はウソだらけ!? メルカトル図法と非ユークリッド幾何学の「歪んだ関係」が話題 - ナゾロジー