A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA
GitHub - google/zopfli: Zopfli Compression Algorithm is a compression library programmed in C to perform very good, but slow, deflate or zlib compression.
Zopfli Compression Algorithm is a compression library programmed in C to perform very good, but slow, deflate or zlib compression. The basic function to compress data is ZopfliCompress in zopfli.h. Use the ZopfliOptions object to set parameters that affect the speed and compression. Use the ZopfliInitOptions function to place the default values in the ZopfliOptions first. ZopfliCompress supports d
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
へ、変態っ！！読めないからやめてっ！bit使ったデータ構造・アルゴリズム実装集 - Negative/Positive Thinking
この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2012の2日目の記事です。 12月20日追記： Darseinさんが20日目の記事で、ビット演算についての詳しい説明を紹介してくださっています！必読ですね！！！！：） はじめに Y＾´ ∨／／ ／,∠ ,. ' ／l／／／ ／, ' , '／ ! ｜ ｌ }´ 〈 〉 変 〈/ , ' ／／￣｀>< ／／／ ／／／ _,.=‐|'"´l ｌ〈 変 / 〈 態. ∨, '／l| ,.'-‐､｀/／｀7/ ／''"´__ ｜ ﾊ l丿 態 { 人） ! ! （／! |ヽ〈_ ・.ﾉ〃 〃 ／ '／⌒ヾ.! ,' !く ! ! （_ ト､__／ ヽ､_,.イ ／ｌ ｌ ｜:::::::｀｀`/:::::／...´..
BDD/ZDDを基盤とする 離散構造と演算処理系の最近の展開 Recent Topics on Discrete Structures and Algebraic Operations Based on BDDs/ZDDs 湊 真一 Shin-ichi MINATO アブストラクト 二分決定グラフ（BDD: Binary Decision Di
BDD/ZDDを基盤とする 離散構造と演算処理系の最近の展開 Recent Topics on Discrete Structures and Algebraic Operations Based on BDDs/ZDDs 湊 真一 Shin-ichi MINATO アブストラクト 二分決定グラフ（BDD: Binary Decision Diagram）は，論理関数を効率良く表現するデータ構造の一種であ る．BDD に関する処理技法は主に VLSI 設計技術の分野で 1990 年代に発展したものであるが，近年ではデータマイニング や知識発見の分野でも効果的に活用されるようになってきている．中でも，ゼロサプレス型 BDD（ZDD: Zero-suppressed BDD）と呼ばれる BDD の変化形は，データベース解析の多くの問題で見られるような「疎な組合せの集合」を扱う場合に 特に効果
経路数え上げ
目次 ホーム 連絡をする RSS Login Blog 利用状況 投稿数 - 1078 記事 - 2 コメント - 26219 トラックバック - 363 ニュース 著作とお薦めの品々は 著作とお薦めの品々は 東方熱帯林へ。 わんくま 東京勉強会#2 C++/CLI カクテル・レシピ 東京勉強会#3 template vs. generics 大阪勉強会#6 C++むかしばなし 東京勉強会#7 C++むかしばなし 東京勉強会#8 STL/CLRによるGeneric Programming TechEd 2007 @YOKOHAMA C++・C++/CLI・C# 適材適所 東京勉強会#14 Making of BOF 東京勉強会#15 状態遷移 名古屋勉強会#2 WinUnit - お気楽お手軽UnitTest CodeZine Cで実現する「ぷちオブジェクト指向」 CUnitによるテスト駆
MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
C++のtemplateが問題を解く - エンジニアのソフトウェア的愛情
昨夜は @emattsan さんのLuaとIOの話から始まり、 @crashpon さん交えてアセンブラに寄り道しつつ、最後 @maccha がPrologについて熱く語り、その全てを @torazuka さんが熱心に聞く、という稀有な展開。オイラはその展開自体をメタに楽しんだw— あまのりょーさん (@beakmark) 5月 11, 2012 そんなこんなで。@crashponさんから「言語オタク」の称号を頂戴致しましたw。 そんな中で「C++のtemplate で問題を解く」という話をしたら、（ ゜д゜） な顔をされてしまいましたので、久々に「プログラミング言語 C++のtemplate」ねた。 C++マスターの面々はもっとすごいことをやっているので、マスターの方がここを見ていましたら「こいつ、またやってる」ぐらいに思って頂ければと。 道順を数える 残念ながら2年ぐらい前に事実上活動
決定木メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 決定木についてちょっと調べてみたので、メモ。 決定木(decision tree)とは 木構造(多分木)を使って、分類・回帰問題を解く root(根)を含む各内部ノードは、「変数」を表す leaf(葉)は、変数に対する「予測値、分類値」を表す 入力xを、ルートからスタートし各ノードの条件に従って葉に来て出力yが決まる 連続if-thenだと見ると理解しやすい 出力yは、分類ならクラス、回帰なら定数値などになる 訓練データD={(x,y)}から木構造を構築することを「決定木の学習」という 見た目にもわかりやすく、扱いやすい、比較的単純な機械学習法の一つ サイズが小さめならば。 精度はあまりでない(らしい) 空間を矩形領域でしか区分しないと考えるとそんな感じもする 問題点 多くの学習方法では、特徴空間の軸に平行(x_0<3.0など)なため、平行でないような場合(x_1>2x_0+3な
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
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https://jp.techcrunch.com/2013/03/01/20130228google-launches-zopfli-compression/
https://www-alg.ist.hokudai.ac.jp/~thomas/publications/sigfpai06imz.pdf