AtCoderで水色になるまでにやった事とかをまとめる - shibh308’s diary
こんにちは。3/17のABC091で無事水色になる事ができたので、今までにやってきた事と水色になるために必要だと感じた事をまとめようと思います。 この記事に載っている内容はあくまで個人の意見なので、あくまで参考程度にお願いします。 また、私自身が水色最底辺の人間なので知識が浅く、いくつか間違っている点があるかもしれません。ご容赦ください。 自分語り 塚本@shibh308です。執筆時点でのレートは1215で、今までのレート推移はこんな感じ(下画像参照)です。 競技プログラミングを本格的にやり始めたきっかけは去年の12月ごろ、JOI予選で300点爆死をキメたのがきっかけでした。当時はアルゴリズムについての知識が全くなかったので、200点問題ですら解けるか怪しいようなレベルだったと記憶しています。 当時のコードはこんな感じですね。この時はB問題を時間いっぱい使ってやっと解けたみたいな状態でした
これだけは押さえておくべき！機械学習を学べるおすすめスライド5選
近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか？ 今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。 もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。 パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。 ①機械学習によるデータ分析まわりのお話 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida 『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、
繋がりを可視化する グラフ理論入門｜es
個人的に、一番面白いデータ構造であり探索アルゴリズムです。 ここで言うグラフは円グラフや、棒グラフのことではないです。プログラミングで扱うのは、図のように、点と線を繋げたものです。 ズバリ、人と人の繋がりを表現できます。 今回もJavascriptで実装します。 グラフ理論は、SNSだったり、レコメンドだったり、地図の経路だったり ルーティングだったり、点と点の繋がりを可視化します。繋がりを表現するデータ構造です。 巨大なインターネットもそうです。 そいう意味で、すごく身近なアルゴリズムですよ。 グラフの基本は次の２点で構成されています。 ・ノード：node(vertex) - 点（人、物、場所） ・エッジ：edge - 辺(繋がり、経路) 上の図を見ると一目瞭然ですね。ノードを人だとしたら、エッジが関係性です。まずは、これだけ理解できれば大丈夫です。 ちなみに、方向がない辺を無向グラ
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