JUNG provides a common and extendible language for the modeling, analysis, and visualization of data that can be represented as a graph or network. New version now available on GitHub: https://github.com/jrtom/jung/releases/tag/jung-2.1
昨日のPFIセミナーで紹介されていたAROW (Adaptive Regularization Of Weight Vector)を実装してみた。 AROWはCrammerらによりNIPS 2009で提案された手法で、彼らが以前提案したConfidence weightedよりもノイズに強く、またCWとほぼ同等の性能を持っている。 今回実装したのは共分散行列を対角に近似した場合の式に基づいている。これは共分散行列をフルに持とうとすると素性の数の2乗程度のメモリが必要で、コストが大きすぎるためである。 追記 Featureクラスの定義を書くのを忘れてたので追加 public class Feature { int index; double weight; Feature(int i , double w){ index = i; weight = w; } } import java.ut
19:39 12/09/01 クイックソート殺し こういう系統の話。 Quicksort Killer (kazoo04さん) qsortを撃墜し(最悪ケースを与え)てみた。 (qnighyさん) A Killer Adversary for Quicksort (shinhさんの解説) Webアプリケーションに対する広範なDoS攻撃手法(hashdos)の影響と対策 (徳丸さんの解説) ただのクイックソートは要素数 N の配列をソートするのに最悪 N2 オーダの時間がかかってしまう、 そしてそれは pivot を偏って選びまくってしまった時に発生する、というのはよく知られた話だと思います。 といっても、広く使われている言語/ライブラリのソート関数はその辺り気をつけられていて、最悪時も O(N log N) になるアルゴリズムで実装されている…と思い込んでいたのですが(例えば C++ の
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