Lossy Countingを実装してみた - 省メモリな頻度計測 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
大規模データで頻度を数えると、欲しいのはよく登場するアイテムの情報なのに、ほとんど出現しないアイテムの種類数が非常に多くて、それらがメモリを大量に必要としてしまうという問題がある これに対してアイテムの種類数の最大値に制限を加えたり、頻度に誤差を許すなどの条件のもとで、省メモリに頻度計測を行う方法がいくつも提案されている これらについては以下の記事が詳しい 大規模データで単語の数を数える - ny23の日記 今回はそういった手法の一つであるLossy Countingを実装した 日本語では上記の記事と以下の記事が詳しい [を] 誤り許容カウント法(lossy count method)のサンプルプログラム [O] イプシロン劣シノプス性を保持した頻度カウント lossy countingアルゴリズム - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 元論文はこちら。年を見ると結構前なので、現在ではもっと
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
PythonでA*(A-Star)アルゴリズム - Pashango’s Blog
今回はA*アルゴリズムをPythonでやってみます。 ゲームプログラマの間では、もはや常識となりつつある最短経路問題解決アルゴリズムです。 A*は、古典的手法である「ダイクストラ法」を改良したものです。 スタート地点からノードnを通ってゴールに辿り付くとき、最短距離をf(n)とすると、 f(n) = g(n) + h(n) とすることができます、g(n)は「スタートからノードnまでの最短距離」、h(n)は「ノードnからゴールまでの最短距離」です。 でも、最初から適切なg(n)とh(n)が判ってるなら苦労しませんよね。 だから、テキトーな予測値を使って、最短経路をある程度予測して効率的に経路探索をしてみようという事です。 テキトーな予測値を使った最短経路距離をf*(n)とすると f*(n) = g*(n) + h*(n) となります、f*(n)を求めるためにテキトーなg*(n)とh*(n)を
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