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アルゴリズムに関するtoricocoのブックマーク (7)

  • 言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University

    FrontPage / 言語処理100ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige

  • 連載:C#入門 第17回 処理を委譲するdelegate

    delegateとは何か 「delegate」は日語では「委譲」と訳されることが多い。委譲という言葉が分かりにくいと思うなら、「代表者」と考えてもよい。何かの処理を実行させたいときに、直接処理機能を持つメソッドを呼び出すのではなく、代表者に処理を求めるのである。代表者は処理機能自体は持っていないが、それを処理できる適切なメソッドを知っており、そのメソッドに処理要求を渡す。 最も単純な状況を考えてみよう。「クラスA」の「メソッドa」は自分では何も処理せず、常に「クラスB」の「メソッドb」に処理をゆだねるとしよう。このような場合、「メソッドa」の中に「メソッドb」を呼び出すコードを書けばよいので、特別な機能は何も必要がない。しかし、このように常に処理をゆだねる相手が決まっているとは限らないし、相手が常に1つとも限らない。このような状況に対処するために、C#のdelegate機能が存在するわけ

  • 『【研究課題レポート抜粋】P2P型Key-Value Storeの実装』

    第3回研究課題レポート(※1)の最優秀賞受賞作品で、 社員のToshiさんによって元のレポートは執筆されています。 第1章はじめに 近年,サービスの状態を保存するためにRDBMSがよく利用されている.代表的なRDBMSとしてMySQL[1] やOracle[2],PostgreSQL[3] などが挙げられる.RDBMSは,TCOの低さ,トランザクション機能,SQL のような柔軟な問い合わせ言語でのやり取りが可能であるなどのメリットがある.しかしながら,Web アプリケーションにおいて,RDBMS のような複雑なクエリは不要な場合が多く,プライマリキーでアクセスできればよい.また,RDBMS では,一貫性を保つために,ロックなどを用いるため,可用性を犠牲にする.さらに,近年進歩はしているものの,RDBMSにおいてスケールアウトや負荷分散はいまだ難しい問題となっている. これらの問題を解決する

    『【研究課題レポート抜粋】P2P型Key-Value Storeの実装』
  • 基礎から理解するデータベースのしくみ(3)

    図3●Oracle付属のSQL*Plusで実行計画を表示したところ。画面下部のインデントは図2のツリーの親子関係を表します 効率の良い実行計画を作成する 次は,実行計画の作成です。こちらも例を挙げて説明したほうがわかりやすいでしょう。Oracleに付属するサンプルの従業員テーブル(emp)と部署テーブル(dept)から,従業員の一覧を取り出す以下のようなSQL文を実行するとします。 SELECT ename, job, sal, dname FROM emp, dept WHERE emp.deptno = dept.deptno テーブルdeptでは部署番号deptnoが主キーで,インデックスpk_deptnoが定義されています。一方テーブルempでは,deptnoが外部キー*5になりますが,これに対してインデックスは定義されていません。 オプティマイザは,このSQL文に対して(図2[拡

    基礎から理解するデータベースのしくみ(3)
  • 情報工学は面白い!

    毎日の仕事に追われていると、ついITの原理原則を忘れがちになるものだ。何事にも言えることだが、基礎を理解してこそ、初めて応用ができるのである。 連載『矢沢久雄の情報工学“再”入門』では、ITの根幹を成す学問体系である「情報工学」を解説している。おそらく学生時代や入社時の研修で習った方も多いとは思うが、この機会に復習していただきたい。必ず新たな発見があるはずだ。

    情報工学は面白い!
  • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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  • 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
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