数値最適化のインタラクティブ・チュートリアル | POSTD
「数値最適化」は機械学習における中心的手法の1つです。多くの問題では、最適解を直接突き止めることは難しいものですが、ある解がどれほど適しているかを測定する損失関数を設定し、解を見つけるためにその関数のパラメータを最小化することは比較的容易です。 かつてJavaScriptを初めて学ぼうとしていた時 、結果的に数値最適化ルーチンを多数書きました。そのコードを特に使うこともなく置いていたので、それらのアルゴリズムの動作をインタラクティブな形で可視化したら面白いのではないかと考えました。 本記事の良い点は、コードが全てブラウザで実行できることです。つまり、アルゴリズムの動作をより把握するために、各アルゴリズムのハイパーパラメータをインタラクティブにセットしたり、初期位置を変更したり、どの関数が呼び出されるかを変更したりすることができるのです。 (編注：本記事ではスクリーンショットのみ公開しており
Why is processing a sorted array faster than processing an unsorted array?
In this C++ code, sorting the data (before the timed region) makes the primary loop ~6x faster: #include <algorithm> #include <ctime> #include <iostream> int main() { // Generate data const unsigned arraySize = 32768; int data[arraySize]; for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c) data[c] = std::rand() % 256; // !!! With this, the next loop runs faster. std::sort(data, data + arraySize); // Test clo
Segment Tree - Algoogle
N := 区間の幅 解説 Segment Treeは主に区間に対するクエリを処理するために使われる. 完全二分木で実装されるので各クエリの計算量はO(log N)になる. 自由度が高く, 区間を扱う様々なものに利用される. コードはRMQとその区間足し込みバージョンの実装. この2つの書き方をなんとなくイメージできればある程度柔軟に実装できるようになるでしょう. 区間足し込みはその区間全体に一気に足された数というのを遅延評価することで実現できる. コード struct segtree { int N, dat[2*MAX]; segtree() {} segtree(int n) { N = 1; while(N < n) N *= 2; for(int i = 0; i < 2*N-1; i++) dat[i] = inf; } // update k th element void u
平面幾何におけるベクトル演算
ここでは，ACM/ICPC頻出の平面幾何について，基本的なベクトル演算を解説します。 最後にライブラリとしてソースコードを載せているので本番では印刷して持っておくとよいでしょう。 ベクトルの基礎 デカルト座標系とユークリッド空間 スカラーとベクトル 点とベクトル ベクトルの和と差 ベクトルの利用 complex型の導入 絶対値，2点間の距離，単位ベクトル 法線ベクトル，単位法線ベクトル 内積と外積 内積・外積 2直線の直交判定・平行判定 点が線上にあるかないかの判定 直線と線分 直線と点の距離 線分と点の距離 線分の交差判定 線分の交点計算 直線の交点計算 ソースコード $Id: index.shtml 1825 2007-09-23 00:35:10Z SYSTEM $
幾何学・CG のアルゴリズム集
作成中 スマートフォン (Android，iPhone) など最近のモバイル機器には３軸地磁気センサ (電子コンパス) と３軸加速度センサ (モーションセンサ) を搭載しているものがある．これらを用いると，基準となる３方向 (水平磁北方向，水平東方向，鉛直方向) をそれなりの精度で求めることができ， さらにその結果を用いて端末の姿勢 (向いている方向) や方位角 (azimuth)， 傾き角 (roll，pitch) を計算することができる． 余談だが，Android のマニュアルにある azimuth の定義はおかしい (はっきり言って間違っている) のでセンサアプリ開発者は注意． この定義によると水平面に対する画面の傾きが大きくなるほど azimuth の誤差が大きくなり，画面を垂直にすると全く方位とは無関係な値になる． 実際，ストリートビューに定義どおりの azimuth を渡した場
グラフィック系アルゴリズムに役立つ「計算幾何学」の入門用ノートPDF （Computational Geometry） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ CGやゲーム開発にも役立つ計算・幾何学（けいさん・きかがく）の教科書。 点・線分などの図形を数値計算する時に必要なアルゴリズムを勉強できる。 プログラミングにすごく役立つ。 複雑な図形どうしの関係を，三角形や木構造を使ってシンプルに考えられるようになり面白い。 たとえば… 平面上に，たくさんの点が存在する。点の分布にしたがって領域を分割し，境界線を描画したい。勢力図やテリトリーを生成したい。（＝ボロノイ図） 複雑な形の部屋で，監視カメラで全体を見渡す。部屋中をもれなく監視するには，どこにいくつカメラを置けばいいか？（＝美術館問題，領域の三角形分割） 地図上で，川が国境をまたぐのはどこ？（＝線分の交差問題） 点とエリアの「当たり判定」をしたい。地図上の１点を選んだとき，その点がどの国に属するのかを高速に求めたい（＝点位置決定問題） 平面上に，たくさんの点が存在する。すべて
グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」について - Qiita
3.結果を見てみる このHotspotsの下に出力されている左の数値がバグが起こりやすい度合いを表すスコア、右が対象のファイルになる。 メチャクチャ簡単に導入できるので、 リファクタやコードレビューなどで目星をつけるという意味では有用なツールな気がしました。 背景の説明 googleでは、チェックイン前にユニットテストやコードレビューが行われているが、コードが大量になってくると、ユニットテストやコードレビューをすり抜けたバグも少なからず発生してします。 googleではこの問題に対処するために、独自の「バグ予測アルゴリズム」を採用して、コードの品質向上を図っているらしいので、そのアルゴリズムについて調べてみました。 ソフトウェアなどのバグ発見手法には、「ソフトウェアメトリクス」というものがあります。 ソフトウェアメトリクスの特徴 ソースコードを静的に分析 モジュールや関数の行数、ネストの深
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
Programming Contests, Software Development, and Employment Services at TopCoder
Topcoder is a pioneer in crowdsourcing, with 20+ years of experience, and 325,000+ successful challenges in software development, data science/AI, UX design, and QA. Talk to an expert Topcoder is a pioneer in crowdsourcing, with 20+ years of experience, and 325,000+ successful challenges in software development, data science/AI, UX design, and QA. Talk to an expert Revolutionize How You Get Work D
visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo
VisuAlgo.net/en visualising data structures and algorithms through animation VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., Chinese or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other language
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
GPU Gems - Chapter 1. Effective Water Simulation from Physical Models
GPU Gems is now available, right here, online. You can purchase a beautifully printed version of this book, and others in the series, at a 30% discount courtesy of InformIT and Addison-Wesley. Please visit our Recent Documents page to see all the latest whitepapers and conference presentations that can help you with your projects. Mark Finch Cyan Worlds This chapter describes a system for simulati
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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