理論関係(DEA・群論・AHP・IRTなど)
完成度が高いor需要が多いものほど上に並べています。 群論は、完成度は低いのですが(これを書いたときは、PowerPointの使いかたをほとんど知らなかった)需要が多いのでトップにいたしました。 DEA入門は、1,3,4話は完成度はまあまあ高いと思います。また需要も多いようです。 遺伝的アルゴリズム入門とラグランジュ緩和入門は、完成度はまあまあ高いですが、「お子様向け」にしすぎた嫌いがあります。 項目応答理論入門(IRT理論)も、完成度はまあまあ高いです。 AHP(階層型意思決定法)は、完成度は普通です。 「ハフマン符号化法」は、「文字だけで説明したら、どれくらいわかりやすくできるか挑戦してみよう」と思って書いた作品。 「チューリング・マシン」は、伝記マンガ「栄光なき天才たち」の原作者に授業で使っていただいたそうです。超うれしかったです。 「回帰分析」は駄作。もっと数学的に踏み込むべきでし
ハフマン符号化法
ハフマン符号化法は文字だけで説明したので、この場で読むことが出来るようにいたします。 ファイル圧縮技術 －ハフマン符号化法の紹介－ LHAってソフト、知ってますよね。ファイル圧縮ソフトです。たとえばフロッピーディスク２枚分のデータを、フロッピーディスク１枚に納まるようにしてしまいます。 なぜそんなことができるのでしょうか。 LHA付属のドキュメント・ファイルを読んでみます。 吉崎 栄泰「ＬＨＡ取り扱い説明書」Ver.2.13 1991/07/20 NIFTY-Serve SDI00506 の 「0. はじめに」には >>アルゴリズムを動的ハフマン法から静的ハフマン法に変更したので、・・・・ という一文が書いてあります。 ハフマン法って何だろう。きっと、ものすごい数学的技術を使っているんだろうな・・・と思っていたときに、たまたま読んだのがＡ・Ｋ・デュードニー「チューリング・オムニバス 第１巻
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
かんたん友人検索 その弐 - mixi engineer blog
朝のジョギング生活を絶賛継続中ですが、あまり体重が減らなくてショボンヌなmikioです。さて今回は、Tokyo Dystopiaを使った検索機能「かんたん友人検索」の設計と実装についてお話しします。 全体の戦略 Tokyo Dystopia（TD）は単なる全文検索用のインデックス管理ツールです。多数の文字列の中から特定のパターンを含んだ文字列を特定する処理を高速化することはできますが、逆に言えばそれしかできないのです。住所を市区町村単位で限定して結果を絞り込むとか、ログイン時間が近い順に並び替えるとかの高機能は備えていません。Hyper Estraierにはそういったアプリケーション寄りの機能を持たせていましたが、逆にコードベースが肥大化して保守や最適化がしにくくなってしまいました。その反省を踏まえて、今回は、「全文検索による対象の絞り込み」だけはTDにやらせて、その他の機能は全て専用に書
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