コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
１．コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー（Coding Interview、またはProgramming Interview）とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並
Coursera の Algorithms on Strings 受けました - たにしきんぐダム
Cousera の Algorithms on Strings を受講していて、平日にお昼ご飯食べながらビデオを見たり休日とかに課題をやったりしていたのですが先日完走しました！(講義は4週分なのですが忙しかったり難しかったりで2ヶ月くらいかかってしまった) お金を払うと課題提出システムみたいなのが使えて提出したプログラムの時間/空間計算量を教えてくれるらしいけど無料でも授業ビデオと資料にはアクセスできた めちゃくちゃ良かったのでみんなも受講しましょう www.coursera.org きっかけはアルバイト先で開催されていたのに参加させてもらったのと、 ISUCON6予選で高速な文字列マッチングアルゴリズムが全く分からず悔しい思いをしたから(正規表現の更新・キャッシュをうまく頑張れば十分な点数は獲得できたみたいですが...)でした。 学んで終わりじゃ多分忘れるから何とか応用とかできたら良い
メモ化 - Wikipedia
メモ化（英: memoization）とは、プログラムの高速化のための最適化技法の一種であり、サブルーチン呼び出しの結果を後で再利用するために保持し、そのサブルーチン（関数）の呼び出し毎の再計算を防ぐ手法である。メモ化は構文解析などでも使われる（必ずしも高速化のためだけとは限らない）。キャッシュはより広範な用語であり、メモ化はキャッシュの限定的な形態を指す用語である。 概要[編集] メモ化という用語は1968年にドナルド・ミッキーがラテン語の memorandum（覚えておく）から作った造語である[1]。memorization（記憶、暗記）は同根語であってよく似ているが、メモ化という言葉は情報工学では特別な意味を持つ。 メモ化された関数は、以前の呼び出しの際の結果をそのときの引数と共に記憶しておき、後で同じ引数で呼び出されたとき、計算せずにその格納されている結果を返す。メモ化可能な関数は
シーザー暗号 - Wikipedia
シーザー暗号では、決まった文字数分のアルファベットをシフトさせて暗号化を行う。図の例では3文字分左にシフトさせて平文「E」を暗号文「B」に置換する。 シーザー暗号（しーざーあんごう、英語: Caesar cipher）は、暗号理論上、もっともシンプルで、広く知られた暗号のひとつである[1]。カエサル式暗号[2]、シフト暗号[3]とも呼ばれる。 概要[編集] シーザー暗号は単一換字式暗号の一種であり、平文の各文字を辞書順で3文字分シフトして（ずらして）暗号文とする暗号である[4]。古代ローマの軍事的指導者ガイウス・ユリウス・カエサル（英語読みでシーザー）が使用したことから、この名称がついた[3]。 文字のシフト数は固定であるが、3に限る必要はない。たとえば左に3文字分シフトさせる場合、「D」は「A」に置き換わり、同様に「E」は「B」に置換される。 シーザー暗号はヴィジュネル暗号などの部品とし
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 - paiza times
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
Algorithm::NaiveBayes
NAME Algorithm::NaiveBayes - Bayesian prediction of categories SYNOPSIS use Algorithm::NaiveBayes; my $nb = Algorithm::NaiveBayes->new; $nb->add_instance (attributes => {foo => 1, bar => 1, baz => 3}, label => 'sports'); $nb->add_instance (attributes => {foo => 2, blurp => 1}, label => ['sports', 'finance']); ... repeat for several more instances, then: $nb->train; # Find results for unseen instan
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