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algorithmに関するtlyncのブックマーク (10)

  • Grokking Algorithms

  • データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します(この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます!)。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C

    データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
  • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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  • アルゴリズムからプログラムを学ぼう!

    PHPのための基礎-ソフトウェア工学としてのPHPプログラミング PHPの基礎ではなく、PHP「のため」の基礎としたのには理由があります。連載「PHP開発プロジェクトの夢と現実(http://www.thinkit.co.jp/free/article/0705/5/1/)」で、PHPは習得しやすいプログラミング言語であることを書きました。また、そのことによる弊害も述べました。 今回の連載では「言語としての」PHPについてはある程度わかっているのだけれど、いまひとつプログラミングに自信が持てないという、初級または中級の方々を主な対象として、プログラミングの基礎を解説します。連載は、「ソート」に焦点をあててその考え方を具体的に説明していきましょう。 改めてソートとは ソート(sort)とは、ものをある規則に合うように並び替えることです。ここではソートアルゴリズムを考えて、ソートを行う関数を

  • FrontPage - アルゴリズムとデータ構造入門 - Kyoto Univ.

    アルゴリズムとデータ構造入門 TAのページ 京都大学 工学部 情報学科 1回生配当の授業 アルゴリズムとデータ構造入門(奥乃先生担当)のTAが管理するページです。 連絡 (2007/10/01) 2007年度用に更新。 (2006/10/31) Meadowの使い方を公開しました。 (2006/11/14) 改行コードで困っていた方が多かったので改行コードに関する設定についてまとめました。 (2006/10/27) 質問掲示板を移行 使い勝手が悪く、あまり評判もよくないので質問掲示板を移行しました。これからは新しい方に質問を書いてください。 (2006/10/13) cygwinとTUTSchemeのインストールの説明に間違いがあったので追加・修正しました。 このページの通りにインストールを行って、Can't find a usable init.tcl in the following

  • 深さ優先探索と幅優先探索 - 日々のメモ@はてな

    農夫と山羊と狼とキャベツの問題 http://www.geocities.jp/m_hiroi/puzzle/farmer.html の場合、 深さ優先 移動できるキャラがあれば移動してみる方式 過去の各フェーズの状態を全て覚えておく。過去と同じ状態になる場合、移動しないためと、結果表示のため 農夫の位置(右岸か左岸か)を覚えるのではなく、フェーズのたびに移動方向を右、左、右、左、と固定的に切り替えている(よって、このコードでは農夫が複数いるような問題には使えない) search(){ foreach 全てのキャラについて { if(対岸に移動できるか?過去の状態に一致しないか?) { 移動後状態を覚える。 完了(全部対岸に移動)なら、完了。 search(); } } } 幅優先 遷移可能な状態が見つかった場合、すぐに遷移してみるのではなく、キューに放りこんでおく方式 メインロジックは、

    深さ優先探索と幅優先探索 - 日々のメモ@はてな
  • 認知システム論

    この授業では,人工知能(AI)の基礎となるモデル,アルゴリズム,プログラミング,およびアプリケーションの概要を学びます.具体的には,つぎのような項目について学習します. 人工知能ソフトウェアの特徴の1つは,事前に決めた手順どおりに動作するのではなく,ある程度緩やかな知識や指示だけ与えておけば,そのときどきの自分の周り(環境)の状況に応じて,自動的な意思決定を行って,適切な行動を選択して実行するという点です.これは,探索と呼ばれる技術に関係しています.コンピュータにチェスなどをさせるゲームプレイングもその技術を利用します.探索の処理には一般にかなり時間がかかるのですが,実時間(リアルタイム)のアルゴリズムも考案されています. 実際のAI ソフトウェアに知識を与えるには,知識の表現を行う手段が必要です.また,その表現された知識から如何に新しい知識を導き出すか,という技術は一般に推論と呼ばれてい

  • 整数a1,a2,a3,a4,...からn個選んで足すと値kになるかどうかの判定 - プログラマ専用SNS ミクプラ

    整数a1,a2,a3,a4,...からn個選んで足すと値kになるかどうかを判定するプログラムというのを練習しているのですが、 1日考えたんですが結局どう読んだらいいのか理解できませんでした。プログラムは下記のものです。 ちょこっと日語の注記も書かれていますが、何をいっているのかさっぱりです。 コード: #include <iostream> #include <cstdio> const int MAX_NUM = 20; int a[MAX_NUM]; int n, k; //iまででsumを作って、残りi以降を調べる bool dfs(int i, int sum){ //n個決め終わったら、今までの和sumがkと等しいかを返す if(i == n) return sum ==k; //a[i]を使わない場合 if (dfs(i + 1, sum)) return true; //a

  • 「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords

    最強最速アルゴリズマー養成講座: そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。(2010/9/4) 最強最速アルゴリズマー養成講座: 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。(2010/5/15) 最強最速アルゴリズマー養成講座: アルゴリズマーの登

  • 文書比較(diff)アルゴリズム

    文書比較(diff)アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ViViの文書比較(diff)機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をWebサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のWebサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis

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