ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
「しりとり」の戦いかた、すこし反省した - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
「しりとり」は経験者人口が極めて多いゲームだけど、鬼神のごとき強さで他を圧倒するしりとりプレイヤーを私は知らない。ちょっと真剣に戦ってみたところで、 そんな程度のレベルで満足していやしないか。 さいしょは「る」の同字返しでガッチリ組み合う。先に「る→る」のストックが切れて、「る」で返せなくなったほうがひたすら「る攻め」で投げられ続ける。 小学生の時から進歩していないような、こんな大雑把でマンネリな「る攻め」戦略から脱却できないものか。 攻撃防御比最大の最強文字「る」 復習。周知の事実だが「る」は強い。 下の表は、[A](文字Ｘで終わる単語)と、[B](文字Ｘではじまる単語)をその比[A/B]の高いものから順にリストしたものである。標本の単語数は２０万語であり豚辞書から、伸ばし棒をトリムした上で抽出した。*1 文字X[A]Xで終わる単語[B]Xで始まる単語[A/B] １位る43235208.
ベジエ曲線の仕組み (1) - 昔話 - てっく煮ブログ
asドローソフトなどでもお世話になることが多いベジエ曲線について解説していくシリーズ。小学生のころ、BASIC で本のサンプルを入力して遊んでいたのですが、あまりのきれいさに衝撃を受けたプログラムがありました。それはこんな絵を出力するプログラムでした。左上と左下の点をそれぞれの x 座標、y 座標を少しずつ増やしながら、直線を引いています。いくつもの四角形が端に行くにしたがって変形していくところが、いかにも近未来風の CG に見えました（当時は）。しかも、この絵は直線だけで構成されているのに、カーブして見えるところが不思議でなりませんでした。さて、15年のときを経て、このプログラムを ActionScript で実装してみました。点をドラッグして曲線の変化を楽しんでみてください。前置きが長くなりましたが、実はこのカーブして見える曲線の部分は２次ベジエ曲線になっています。３つの黒い点がベジエ
コンピュータグラフィクス実習AB
概要 授業資料 レポート 参考書 メディアセンター関連 その他 外部資料 概要 コンピュータグラフィクス(CG)は， デザイン，設計，映画，ゲーム，シミュレーションなど， さまざまな分野で利用されています． 本実習では，既存のCGソフトウェアを用いず， プログラミングによりゼロから画像を生成することで， CGの原理を学びます． Linux環境のもとで， プログラミング言語Ruby を利用して実習を行います． とくに予備知識は仮定しませんが，プログラミングの経験があれば， 実習に取り組むのに役立つことでしょう． 授業資料 CGとは，(ディスプレイ等に表示する)画像データを生成する技術です． そこで，前期(A)は，まず，デジタル画像の概要を学び， プログラミングの基礎を習得したのち， さまざまな画像を生成する実習を行います． イントロダクション 実習をはじめる前に デジタル画像の基礎 Ruby
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
論文 頻出パターン発見アルゴリズム入門 － アイテム集合からグラフまで －
2024.07.12： 【お知らせ】次世代のための2024年夏AIセミナー 第1～3回参加申込者の皆さんへ →詳細 2024.07.09： 【お知らせ】次世代のための2024年夏AIセミナー 第1, 2回講座参加申込延長等 →詳細 2024.07.04： 【締切延長】第1回スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会（SIG-SMSHM），2024/07/30 ハイブリッド，2024/07/12 申込締切 →詳細 2024.07.01： 【記事更新】私のブックマーク「空間統計と無線通信」 →詳細 2024.07.01： 【会誌発行】人工知能学会誌 Vol.39 No.4 (2024/7) →詳細
動的SQLによる数独の超高速解法
Pinskiさんの記事は、「SQLで数独を解ける」ことを示したという点で評価できます。しかしながら、そのためのコードと実行時間が共に長大であるため、「SQLは面倒で遅い」という誤解を読者に与えかねません。本稿で紹介する方法で、誤解が払拭されることを期待します。 第1、2部と第3部の手法を簡単にまとめておきましょう。 第1、2部では、手続き的な記述、つまり、どうすれば数独の解が得られるかの具体的な記述によって数独を解いています。手続き的とは言っても、せっかく宣言型言語であるSQLを使うので、手順の各ステップはなるべく宣言的に記述するように心がけています。 第3部（本稿）の方法の本質はたった1行のSELECT文です。このSELECT文には「数独の解とはどういうものか」だけが記述してあり、その解を得るための具体的な方法はコンピュータが考えます。ただし、このSELECT文は人間が手で簡単に書けるよ
PHP で Google 第一回 Google の PageRank を PHP で実装 - 横転プログラミング
Google の検索エンジンがページのランク付けのために PageRank という指標を使っているというのは聞いたことがあるかと思います。 今日はそのアルゴリズムを PHP で軽めに実装してみました。 ちなみに PHP で実装しても何もいいことがないので、やめたほうがいいでしょう。 まず PageRank というのは簡単に説明すると、 Google が考案したページのランク付けアルゴリズムでページへリンクがそのサイトの評価だという視点でランク付けを行うために作られたものです。 詳細については Google の秘密 - PageRank 徹底解説 を参考にしてみて下さい。 その内部アルゴリムですが、おおざっぱにいえば下の箇条書きにあるよう生成された確率行列の、最大固有値（確率行列はだいたいの場合において1）の固有ベクトルをべき乗法で求めることになります。 なぜ確率行列の主固有ベクトルを求める
Delphiアルゴリズムトレーニング － ＠IT
TListの実装と性能 Delphiアルゴリズムトレーニング（1） オブジェクト指向により、アルゴリズムは隠ぺいされることが多くなった。しかし、「用意されていない処理」が求められたときに対応できるか
Computer Science Books Online
Theory of Computation Information & Coding Theory Algorithms & Data Structures Programming Language Theory Concurrent, Parallel & Distributed Systems Databases & Information Retrieval Artificial Intelligence Computer Architecture & Engineering Computer Security & Cryptography Computational Science Information Science Software Engineering A Balanced Introduction to Computer Science by David Reed, 2
[ActionScript 3.0] 四分木│miscellaneous
四分木とは 領域を必要に応じて再帰的に4分割していきながら領域を分割する方法 下のデモでは赤い円を障害物と見立て、四分木を構築しています。 赤い円はマウスで移動できます。移動するごとに四分木は再構築されます。 赤い円がない部分は粗く、赤い円の境界の部分は細かく分割されているのがわかるかと思います。 次のデモでは勝手に動く円の位置を元に四分木を構築しています。
すごい乱数生成アルゴリズム「xorshift」 - Pashango’s Blog
みなさん、こんにちは、今回は乱数の話です。 特に複数機種でのコンシューマ機でゲームを開発をしていると、機種間で乱数値を統一するために乱数生成アルゴリズムを自作しますよね。 そこでよく使われるアルゴリズムが「線形合同法」です、内容は至って簡単で、以下の漸化式を使います。 A,B,Mは定数で、どの値が入るかは処理系依存です。 例えばUnixなどの処理系ではA=1103515245,B=12345,M=2147483647などが入ります。 C言語ですと以下のようになります。 static unsigned int x=1; void srand(unsigned int s) { x=s; } unsigned int rand() { x=x*1103515245UL+12345UL; return x&2147483647UL; } この「線形合同法」は計算が簡単で高速ですから、いろいろな環
テストリーダへの足がかり、最初の一歩 記事一覧 | gihyo.jp
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lsyncdをつかって簡単にファイル同期を - UNIX的なアレ
lsyncdというツールをご存じでしょうか？これを導入することで、リモートのホストとディレクトリ単位で同期をすることができます。 先日のエントリーでも紹介していますが、実は設定や導入がすごく簡単です。した設定でリモート間でファイルの同期をとれるのはやはり便利ですよね。 さて、今回はlsyncdの簡単な導入方法を紹介したいと思います。 lsyncdの仕組み lsyncdはlinux kernel2.6.13で導入された、inotifyというAPIをつかって動作しています。 inotifyはファイルシステムのイベントを取得することができるAPIで、ファイルの作成や削除などをそれぞれイベントとして取得をすることができます。 この仕組みと、rsyncを組み合わせてファイルの同期を行うことを実現しています。 lsyncdのインストール まず、以下のページからsourceをダウンロードしてください。
私は如何にして高性能ファンレスPCから超小型LinuxマシンにMediawikiを実質数時間の作業で移行したか。
ある日、オフィスに行くとキムラデービーの木村さんに面白いマシンがあると言うので見せて貰った。 マシンと言っても、小さい白い箱からプラグがニュッと出ているだけである。そう、一昔前に話題になったあのSheevaplugである。 Sheevaplugはニュースで見て知って居たが、実物を見るのは初めてだ。とはいっても、実際に稼働しているものを見たわけではなく箱から出したばかりのものを見せて貰っただけである。実物を見た第一印象は、軽い！小さい！の一言だ。この小さな箱でサクサクとUbuntu Linuxが動いてたったの$99（送料別）というから、俺が欲しくなるのは当たり前というものである。Sheevaplugを知らない人のために、簡単にSheevaplugのスペックを紹介しよう。 ARM 1.2GHz CPU 512MB RAM 512MB フラッシュメモリ ギガビットイーサネット SDカードアダプタ
YAPC::Asia2009の特別研修「Moose入門、モダーンなオブジェクト指向システム」が超良かった！ - こんにちはこんにちはmonmonです！
Shawn Moore(Sartak)の講義でした。同時通訳。 感想。 超楽しかった！！sartakがとてもいい人だった！ちょっとした質問でもコード書きながら教えてくれた。 もっとみんな受けたらいいのに！もう終わっちゃったけど！ 機能毎に、講義→実習→講義→実習、の繰り返し。 これがとても楽しかった。 1日最後まで楽しくコード書いて過ごせた。 実習の内容も、既にあるテストが通るようにモジュールを作成してテストが通ったら「やったー！」みたいな。 gitに資料があるのでみんな落としてやったらいいよ！ccのライセンスで公開してるので。 きっとtestファイル自体もキレイに書いてあるはずだから見たらいいと思うよ JPAにすごい感謝でした。3日間全部受けておけば良かったと思った。 以下メモ。 Part0: Mooseのコンセプト perl6からいろんなアイディアをもらってる まずはざっくりMoose
【Scheme】【Lisp】携帯電話で使えるiアプリすぷ
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