libLBFGS: L-BFGS library written in C
libLBFGS: a library of Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS) Introduction This library is a C port of the implementation of Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS) method written by Jorge Nocedal. The original FORTRAN source code is available at: http://www.ece.northwestern.edu/~nocedal/lbfgs.html The L-BFGS method solves the unconstrainted minimization problem,
CSAを使った全文検索ライブラリtsubomiを公開してみる - EchizenBlog-Zwei
しばらく前から作っていた全文検索ライブラリtsubomiを公開しておく。 本ライブラリは接尾辞配列(Suffix Array)というアルゴリズムを使っていて、入力として与えたキーワードを含む行をテキストデータから探して、その行と出現位置を取得できる。さらに圧縮接尾辞配列(Compressed Suffix Array)による圧縮もサポートしているのでインデックスサイズを小さく抑えることができる。 本ライブラリは検索のためのAPIのほかに、インデックス作成、圧縮、検索を行うツールが付属している。ツールを使うだけでも、ある程度のことができる。 以下、簡単に紹介。 tsubomiはGoogleCodeでコードを管理している。詳細は下記URLを参照。 http://code.google.com/p/tsubomi/ コード管理にはsubversionを使っているので $$ svn checkou
Googleのロギングライブラリgoogle-glogを使ってみる - moratorium
Googleのロギングライブラリgoogle-glogを使ってみる 2008-10-15 (Wed) 15:23 Google OSS “google glog”で探せないgoogle-glogを軽く使ってみました。Googleからオープンソースで公開されたC++向けのロギングライブラリです。以下のエントリが参考になります。 C++ のプログラムのデバッグを楽にする方法 google-gflags 1.0と、google-glog 0.1をダウンロードしてインストールします。今回はgoogle-gflagsを使用する場合についてのみ記述します。また、glogのマニュアルに一通り目を通してから読まれると良いかと思います。 まずはとにかく動かしてみます。 #include int main(int argc, char **argv) { google::InitGoogleLogging(a
http://www.cs.princeton.edu/~wdong/wiki/index.php?n=Main.Research
Software LSHKIT This is a C++ implementation of the algorithms described in the papers published in SIGIR08, Multimedia08 and CIKM08. The three methods based on LSH are put into a unified framework, under which new LSH families can be easily composed and plugged into the algorithms. This is not the original version of code used to run experiments of the papers, but it is better designed, better do
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
Não Aqui! » Classias 1.0 released
Classiasという分類のための機械学習アルゴリズムの実装を公開しました．今のところ，L1/L2正則化ロジスティック回帰（最大エントロピー法），L1/L2正則化L1損失線形カーネルサポートベクトルマシン（SVM），平均化パーセプトロンをサポートしています．学習アルゴリズムとしては，平均化パーセプトロン，L-BFGS法，OWL-QN法，Pegasos，Truncated Gradient（L1-FOLOS）を実装してあります．カーネルは使えませんが，線形識別モデルを高速に学習できるようになっています．二値分類，多クラス分類，候補選択（明示的に与えられた候補の中からスコア最大のものを選ぶタスク）をサポートしています（SVMは今のところ二値分類のみ）． このツールはもともと，最大エントロピー法を自分で使うために実装したもので，作り始めてからもう２年くらい経過しています．去年のColingやEM
python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
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Scientific computing C++ libraryBlitz++ is a C++ class library for scientific computing which provides performance on par with Fortran 77/90. It uses template techniques to achieve high performance. The current versions provide dense arrays and vectors, random number generators, and small vectors and matrices. Blitz++ is distributed freely under an open source license, and contributions to the li
The Matrix Template Library
The Matrix Template Library (MTL) is a high-performance generic component library that provides comprehensive linear algebra functionality for a wide variety of matrix formats. As with the Standard Template Library (STL), MTL uses a five-fold approach, consisting of generic functions, containers, iterators, adaptors, and function objects, all developed specifically for high performance numerical
ANN - Approximate Nearest Neighbor Library
ANN is a library written in C++, which supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions. In the nearest neighbor problem a set of data points in d-dimensional space is given. These points are preprocessed into a data structure, so that given any query point q, the nearest or generally k nearest points of P to q can be
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