書評 - アルゴリズム・サイエンス (入口|出口)からの超入門 : 404 Blog Not Found
2007年05月30日04:00 カテゴリ書評/画評/品評 書評 - アルゴリズム・サイエンス (入口|出口)からの超入門 正三郎さんのお薦めという事で、手に入れてみた。 出口からの超入門 入口からの超入門 共立出版「アルゴリズム・サイエンスシリーズ」: ホットコーナーの舞台裏そのとき、見つけたのが、休刊したbit誌など我々コンピュータ業界ではおなじみの共立出版が新たに刊行を開始した「アルゴリズム・サイエンスシリーズ」。 本シリーズ「アルゴリズム・サイエンス」の嚆矢である「入口からの超入門」ならびに「出口からの超入門」は、読んで字のごとくアルゴリズムの入門である。入口と出口に分けているのがニクい。入口はまだアルゴリズムというものを意識していない人々のための、そして出口はすでにアルゴリズムの威力は知っていても、日々の業務に負われて仕様書をそのままプログラムに書き直すのに疲れ気味の人々にアピー
[空を飛ぶ鳥の群れの動きを再現するアルゴリズムの論文] Craig Reynolds: Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model
Published in Computer Graphics, 21(4), July 1987, pp. 25-34. (ACM SIGGRAPH '87 Conference Proceedings, Anaheim, California, July 1987.) Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model 1 Craig W. Reynolds Symbolics Graphics Division [obsolete addresses removed 2] Abstract The aggregate motion of a flock of birds, a herd of land animals, or a school of fish is a beautiful and familiar par
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
きまぐれ日記: キーワード抽出: tf-idf の意味づけ
単語の重み付けの古典的な方法に tf-idf があります。文書中の各単語の tf-idf 値計算し、値でソートすると、その文書に特徴的な単語リストを得ることができます。 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html tf-idf は、単なるヒューリスティックスだと考えられていましたが、最近言語モデルに基づく情報検索手法がさかんに研究されるようになり、tf*idf の解釈が明らかになってきました。言語モデルに基づく手法は、ヒューリスティックスばりばりの手法と同性能にもかかわらず、文書のランキングに理論的で合理的な説明を与えることができます。 情報検索は、クエリ q に対し、もっとも適合する文書 d_opt を求めるタスクです。つまり、q が与えられたとき、文書 d が出現する確率 p(d|q) の最大化問題と解釈できます。 d_opt = argmax
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http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/thesis/thesis/node23.html
http://www.4dm.org/PKU/
目 次 1 はじめに 1.1 1.2 1.3 研究の背景 研究の目的 本論文の構成 1 2 2 2 関連研究 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 クラスタリング手法 クラスタを使った可視化 ユーザの視点を取り入れた再クラスタリング