Vowpal Wabbit (Fast Learning)
This is a project started at Yahoo! Research and continuing at Microsoft Research to design a fast, scalable, useful learning algorithm. VW is the essence of speed in machine learning, able to learn from terafeature datasets with ease. Via parallel learning, it can exceed the throughput of any single machine network interface when doing linear learning, a first amongst learning algorithms. We prim
Cerevo TechBlog - (株)Cerevoの中の人が書く、様々な技術情報を発信するBlog.
はじめに USBシリアル変換のICとしてすっかり定着したCP210xシリーズですが、Windowsで使う時にUSBハブ上の物理的な位置とCOM番号の関係を知りたいことはないでしょうか。 方法は簡単なのですがweb上であま […]
数列辞典
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Succinct なトライの実験に用いたソースコード - やた＠はてな日記
いつものように，Google Code にアップロードしました．プロジェクトの名前は sumire-tries になっています．名前を sumire にした理由は，なんとなくです…． ドキュメントは準備中ですが，基本的な使い方は後述します． Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting. 右のメニューにある Featured downloads からアーカイブをダウンロードして，よくある手順を踏めば動作確認できます． ./configure make make check ヘッダのみで構成されているため，make install でインストールしなくても，ヘッダを格納しているディレクトリ（include/）をコピーすれば使えます． トライを構築する手順は，以下のようになっています． 基礎となる
Bep: 大規模コレクション向けの連想配列
English 概要 Bepは大規模なコレクションからなる連想配列を扱うためのライブラリです．連想配列は文字列からなるキーを利用して任意のオブジェクトを登録・参照できるデータ構造です．C++ではSTL map, hash_mapなどが知られていますが，数千万から数億個のコレクションを処理する場合，使用メモリ量が非常に大きくなってしまう問題点がありました．Bepは内部に最小完全ハッシュ関数を利用し，従来の実装に比べ少ない作業領域量でコレクションを保持します．キー自体を除けば，1keyあたりの作業領域量は約3bitです（全体では，(keyを全てつなげた長さ) + (3/8*key種類数)バイト必要です） ダウンロード Bepはフリーソフトウェアです．BSD ライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. bep-0.01.tar.gz: HTTP 更新情報 2007-
高速かつ省メモリなbit vector「sucBV」を作る
はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するデータ構造は「操作付きbit vector（SUCcinct Bit Vector:sucBV）」です。sucBVは、圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。STLのvector<bool>と同様に、bit列情報B[0....n-1]を保存します。このbit列情報は前もって与えられ、変更が無いことを前提とします。sucBVは、次の二つの操作を定数時間でサポートします。 rank(p,bit)――B[0...p]中のbit（bitは1
Tx: Succinct Trie Data Structure
English 概要 TxはコンパクトなTrieを構築するためのライブラリです．従来のTrieの実装（darts等）に比べ1/4〜1/10の作業領域量で辞書を保持することができ、数億〜十億キーワードなど大規模な辞書を扱うことが可能です．Trieは文字列からなるキー集合を処理するデータ構造で、キーが辞書に含まれているかのみではなく、キーのPrefixが含まれているかを高速に求めることができます．内部データ構造にはSuccinct Data StructureであるLevel-Order Unary Degree Sequence (LOUDS)を利用しています． ダウンロード Txはフリーソフトウェアです．BSD ライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. tx-0.12.tar.gz: HTTP Archives tx-0.11.tar.gz: HTTP tx
Darts: Double ARray Trie System
Darts: Double-ARray Trie System はじめに Darts は, Double-Array [Aoe 1989]を構築するための シンプルな C++ Template Library です. Double-Array は Trie を表現するためのデータ構造です. ハッシュ木, デジタルトライ, パトリシア木, Suffix Array による擬似 Trieといった 他の Trie の実装に比べ高速に動作します. オリジナル の Double-Arrayは, 動的に key の追加削除を行えるような 枠組ですが, Darts は ソート済の辞書を一括してDouble-Array に変換することに機能を絞っています. ハッシュのような単純な辞書として使うことも可能ですが, 形態素解析器の辞書に必須の Common Prefix Search を非常に高速に行うことが
Adaboost : improve your weak performance
Random commentary about Machine Learning, BigData, Spark, Deep Learning, C++, STL, Boost, Perl, Python, Algorithms, Problem Solving and Web Search Adaboost is one of my favorite Machine Learning algorithm. The idea is quite intriguing: You start from a set of weak classifiers and learn how to linearly combine them so that the error is reduced. The result is a strong classifier built by boosting th
ALGORITHM NOTE 深さ優先探索 Depth First Search (DFS)
001 #define MAX 1000 002 int size; 003 int adjMatrix[MAX][MAX]; // graph structure 004 bool visited[MAX]; 005 006 void dfs( int currentNode ){ 007 visited[ currentNode ] = true; 008 009 // perform some activities here 010 011 for ( int nextNode = 0; nextNode < size; nextNode++ ){ 012 if ( !adjMatrix[ currentNode ][ nextNode ] ) continue; 013 if ( !visited[ nextNode ] ){ 014 dfs( nextNode ); 015 }
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