点の多角形に対する内外判定
点が多角形ループの内側にあるか外側にあるかを判定するには？ 要素は２次元空間内に存在するものとします。 解説 内外判定の基本的な考え方として、「内外を判定したい点から発するレイ（ray：一条の光）を仮定し、レイが多角形の辺を何回横切るかを数え、偶数回横切るとき、点は多角形の外側、奇数回横切るとき、点は多角形の内側と判定することができる」という考え方があります。 ただ、この考え方に従って実装を行うと、レイに対して点接触になる点のある多角形や、レイに対して線接触になる辺のある多角形の場合に判定を誤ってしまう実装になることがあります。 下に示す実装では、レイをＸプラス方向に発して、多角形の辺がレイを、「上から下に横切るときには横切り回数を１引き、下から上に横切るときには横切り回数を１足すこととする」ことや、「レイの線上にある点はレイより上にあることとする」ことにより、レイに対して点接触になる点の
Blogopolisから学ぶ計算幾何 記事一覧 | gihyo.jp
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データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
最速インターフェース研究会 :: 実践JavaScriptで配列をシャッフルする方法リファクタリング
JavaScriptで配列をシャッフルする話を見て、そういえばArray#shuffleは以前書いた記憶があるなーと思って調べてみたらコピペだった。 http://www.fumiononaka.com/TechNotes/Flash/FN0212002.html Fisher-Yatesというアルゴリズムだそうです。 Array.prototype.shuffle = function() { var i = this.length; while(i){ var j = Math.floor(Math.random()*i); var t = this[--i]; this[i] = this[j]; this[j] = t; } return this; } a = [1,2,3,4,5]; a.shuffle() // 3,1,5,2,4 a // 3,1,5,2,4 ごく普通に実装
交差判定_3DCG - FreeStyleWiki
レイトレース処理での一番大事な部分、交差判定について記述します。ここではレイ（視点位置と視線ベクトルを持つ）とポリゴン（三角形）との交差判定になりますね。 単純な交差判定 三次元空間上のポリゴンをX/Y/Z軸を圧縮する形で２次元に投影してしまいます。これは、X-Y平面への投影・X-Z平面への投影・Z-Y平面への投影の３つの投影があります。一番確実なのは（誤差を少なくするのは）それぞれの面に投影した場合の面積を計算して、一番面積の大きい面に投影するとするといいです。 上図の場合は、X-Z平面に投影しています（三角形の頂点座標のうち、X/Z成分のみを取り出します）。 また、レイの方向ベクトルと面の法線ベクトルにより「直線と面の交点位置」を求めます（これは３次元空間での処理）。このときに交点が求まります。が、三角形内に内包されているかは分かりません。これを、X-Z平面に三角形を投影している場合は
小さな画像を美しく拡大する「SmillaEnlarger」 - SourceForge.JP Magazine : オープンソースの話題満載
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ（図1、2）。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
適切なクラスタ数を推定するX-means法 - kaisehのブログ
K-means法によるクラスタリングでは、あらかじめクラスタ数Kを固定する必要があります。HatenarMapsでもK-means法を使っているのですが、クラスタ数は（特に根拠もなく）200個に決め打ちになっていました。 これに対して、X-means法というK-means法の拡張が提案されていることを知りました。X-means法を使うと、データに応じて最適なクラスタ数を推定できます。 K-means and X-means implementations http://www-2.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf X-means法の考え方は、K=2で再帰的にK-means法を実行していくというもので、クラスタの分割前と分割後でBIC（ベイズ情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続けます。 調べたところ、Javaのデータマイニングツー
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
tokuhirom blog
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¾ÜºÙ²òÀâ ÆüËܸì¤Î»ñÎÁ¤¬¤¹¤¯¤Ê¤¤GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¤Ë¤Ä¤¤¤Æ¾ÜºÙ¤Ë²òÀ⤷¤Þ¤¹ ¥È¥Ã¥×¥Ú¡¼¥¸¥Ú¡¼¥¸°ìÍ÷¥á¥ó¥Ð¡¼ÊÔ½¸ GC ºÇ½ª¹¹¿·¡§ author_nari 2010ǯ03·î14Æü(Æü) 20:47:11ÍúÎò Tweet ¤³¤ÎWiki¤¬Ìܻؤ¹½ê GC¤È¤Ï¡© GC¤ò³Ø¤ÖÁ°¤ËÃΤäƤª¤¯»ö ¼Â¹Ô»þ¥á¥â¥ê¹½Â¤ ´ðËÜ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ Reference Counter Mark&Sweep Copying ±þÍÑ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ IncrementalGC À¤ÂåÊÌGC ¥¹¥Ê¥Ã¥×¥·¥ç¥Ã¥È·¿GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Pa
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
辞書不要の形態素解析エンジン「マリモ」とは − ＠IT
2007/08/15 検索サービスを提供するベンチャー企業のムーターは8月1日、辞書を必要としない形態素解析エンジン「マリモ」の提供を開始した。従来、形態素解析では品詞情報を含む日本語辞書を用意するのが常識だったが、マリモでは、そうした辞書を不要とした。新技術のアプローチと特性について、開発元のムーターに話を聞いた。 統計処理で単語部分を推定 形態素解析とは、与えられた文を、文法上意味のある最小の単位（形態素）に区切る処理。「今日は晴れています」なら、「今日（名詞）／は（助詞）／晴れ（動詞）／て（助詞）／い（助詞）／ます（助動詞）」と分ける。検索エンジンをはじめ、さまざまな自然言語処理の場面で必要となる基礎技術だ。 形態素解析を行うには、あらかじめ品詞情報が付加された数十万語からなる辞書を用意する必要がある。また、新語や造語、専門用語に対応するには、個別に人力で単語を登録する必要がある。
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乱択アルゴリズム紹介(行列乗算の検査&多項式等価性の検査) - Preferred Networks Research & Development
ベクトル ε-フィルタによるカラー顔画像処理-皺成分の除去- | CiNii Research
抽出解集合の近似曲線