プログラミング書籍 読むならこの本！（第7回）
オブジェクト指向技術は，それに熱狂するプログラマが世界中にたくさんいるように，間違いなく優れた概念です。体得したい概念が優れていればいるほど，習って覚えるというよりは，学びながら体験するうちに気づいて知ることの方が多いように思います。 だから悩む経験が大事，なんて言うつもりはありません。説明しにくい概念を，うまく気づかせてくれる書籍がちゃんとあります。オブジェクト指向技術をきちんと理解できるお薦めの書籍を紹介しましょう。 オブジェクト指向技術を 迷わず素早く学べる3冊 最初に紹介するのは，「憂鬱なプログラマのためのオブジェクト指向開発講座」です。オブジェクト指向を学びたい人に向けて広くお薦めできます。本書は，オブジェクト指向とは何なのかを理解したうえで，オブジェクト指向の要素技術を学び，プログラムの分析/設計方法に応用して，動くプログラムを作成するまでを，ていねいに解説していきます。 本書
有名だけどあまり読まれていない技術書 - tsucchi’s diary(元はてなダイアリー)
viaオレンジニュース(2008-12-19) こちらの、Bill the Lizard: Books Programmers Don't Really Read(英語サイト)で、「プログラマが良く読んでる本」と、「有名だけどあまり読まれていない本」が紹介されてます。 邦訳版だとこんな感じ？ 註)元ネタ同様、アフィリエイトつきリンクになっております(アフィリエイト先はもちろん私です)。それが嫌な方は題名でググったり、amazon で直接検索してください。 良く読まれている本 Code Complete第2版〈上〉―完全なプログラミングを目指して 達人プログラマー―システム開発の職人から名匠への道 プログラミング言語C ANSI規格準拠 リファクタリング―プログラムの体質改善テクニック 人月の神話―狼人間を撃つ銀の弾はない CODE コードから見たコンピュータのからくり Head First
ワーナーの大作ゾンビ映画『ARMY OF THE DEAD』はもう少し先？ : ZOMBIE手帖ブログ
ブログネタ：ホラー映画 に参加中！ ザック・スナイダー製作の大作ゾンビ映画『ARMY OF THE DEAD』は少し先のことになりそうだ。監督に起用されたマシーズ・ヴァン・ヘイニンゲン・Jrが、リメイク版『遊星からの物体X』に取りかかっているため、そちらが完成してから撮影に入ることになるもよう。 同作の舞台となるのは、ゾンビで溢れかえったラスヴェガス。主人公の父親は町に取り残された娘を救出するため、カジノの大金をエサに傭兵たちを仲間に引き入れる。脚本に参加しているジョビー・ハロルドは、一昨年の11月に次のように語っている。 この映画は続編じゃない。オリジナルの存在で、オリジナルの映画なんだ。ザックは究極のゾンビ映画を作りたかったんじゃないかな。全てのゾンビ映画を終わらせるエピックになるだろう作品に参加することは、難しいチャレンジだけど、とてもエキサイティングなことだ。僕らは次のレベルを目指
初代Googleのアルゴリズム解説 - GIGAZINE
いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日本ではまだYahoo！の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基本的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、
ダイヤモンドはもはや世界で最も硬い物質ではない
長らく天然で最も硬い物質とされてきたダイヤモンドですが、ダイヤモンドより硬い天然物質が存在していたようです。「Lonsdaleite（ロンズデーライト：結晶学者キャサリン・ロンズデールにちなみ命名）」と呼ばれ天然では極めてまれな物質が、ダイヤモンドより58％硬いことが明らかになりました。 詳細は以下から。Itv News | Diamond is no longer nature’s hardest material ロンズデーライトはダイヤモンドと同じ炭素原子の結晶で、その結晶構造から「Hexagonal diamond（六方晶ダイヤモンド）」とも呼ばれます。 上海Jiao Tong大学のZicheng Panらによる国際的チームが、ロンズデーライトとWurtzite Boron Nitride(WBN：ウルツァイト窒化ホウ素）に非常に鋭利なもので圧力をかけるシミュレーションを行った結果
『機械の停止 ― アメリカ自然主義小説の運動／時間／知覚』折島正司(松柏社) - 書評空間::紀伊國屋書店 KINOKUNIYA::BOOKLOG
→紀伊國屋書店で購入 「潜み笑いとメタ批評」 「英米文学研究にはこんなこともできるのだ！」を示すには格好の一冊である。２０００年の出版だが、すでに古典の風格がある。 著者の折島正司は１９４７年生まれ。６０年代後半に学生生活を送り、７０年代にはすでに本格的な研究活動に入っていた。構造主義以降の英米仏独の批評理論を、いわばガンガン日本に紹介した急先鋒のひとりである。筆者も大いに恩恵を受けた。 では、本人の手になる研究書ともなればさぞかし理論臭ぷんぷんかというと、全然そんなことはない。おそらくは編集者によるのであろう索引を見ても、項目はすっきりしていて、固有名詞＆批評用語バラマキ型の理論派とは一線を画す。 それどころか、何より「イントロダクション」をめくっておどろくのは、書き手の実にうきうきとした口調である。へらへら笑っているわけではないのだが、いちおうまじめそうに語っている底から明らかに昂揚し
『大人にはわからない日本文学史』高橋源一郎(岩波書店) - 書評空間::紀伊國屋書店 KINOKUNIYA::BOOKLOG
→紀伊國屋書店で購入 「人はなぜ、文学史を求めるのか？」 ああ、文学史…。誰も教えたくない文学史…。 筆者の勤務先でも、毎年冬になると、「誰が来年の英文学史を教えるのか？」を決める会議が開かれる。「だってさ、オレ、学部長なわけよ。死ぬほど忙しいわけよ。お前、学部長じゃないっしょ？ね。だから来年の文学史は阿部ね」、「え～、だって、またですかあ？じゃ、トロイカ体勢で三分割みたいなのはいかがでしょう？」、「いえいえいえいえ、じゃ、ジャンケンで」みたいな会話が毎年繰り返されてきた。 なぜ、人は文学史を教えたくないのか？ まあ、ふつうに考えれば、無理だからである。一年間30コマ程度で 近代文学を要約するなど不可能。それを強引にやろうとすれば、作者・作品名と抽象用語との羅列に終始した殺伐たる授業になること間違いなし。しかし、不思議なのは、意外と学生さんは文学史を求めている、ということでもある。筆者も一
Wekaを起動する（ROC曲線とlift chart）補足1
社会人MBA－技術者編：MBA技術者の視点 技術と経営の橋渡し: MBA技術者の視点から研究開発、品質管理、シックスシグマ、データマイニングを探求します。 今回は、「Wekaを起動するシリーズ」の補足である（が重要かも、これまでのシリーズは本ブログ記事の下「Labels」の「データマイニング」をクリックすると御覧になれます）。 「lift chartとROC曲線」・・・意味はわからなくとも、「習うより慣れろ」でとにかく上のグラフが描画できればいいのである。ファイルはwekaがインストールされた時にインストールされているweather.arffを使用し決定木分析（J48）を行う。 Classify:choose:trees:J48でとりあえずStart、分析を行なう。 下図の部分を右クリックして、Visualize threshold curve→yes（この分析の場合はゴルフplayする=
高山寺
高山寺は宝亀5年(774年)に光仁天皇の勅願によって華厳宗寺院として開創され、神願寺都賀尾坊と称したと伝えられている。弘仁5年(814年)には度賀尾十無尽院に改称、また、平安時代初期には天台宗の寺院となり、度賀尾寺（とがのおじ）と改称されたといわれている。その後、一時荒廃したようであるが、平安時代末期には文覚によって再興されたという。 建永元年(1206年)に後鳥羽上皇の院宣により、華厳宗復興の道場として明恵上人に与えられ、高山寺と称するようになったと伝えられている。 承久元年(1219年)には金堂に本尊が安置され、参詣者も増えたようであるが、天文16年(1547年)には細川晴元の放火により、石水院以外は全焼したとされている。その後、復興に努め、旧観近くまで回復したのは寛永13年(1636年)だったといわれている。
WEKA 使用説明書
[ 連載 ] フ リーソフトによるデータ解析・マイニング 第 20 回 WEKA と樹木モデル 1 ． WEKA とは 樹 木モデルに関するアルゴリズムは多く提案されているが、R には CART のファミリーの一 族 tree 、 rpart 、 randomForest 以外には見当たらない。樹木モデル ( 決定木 ) の話題で欠かせな いのは C4.5 のアルゴリズムである。そこで、本稿では、 C4.5 のアルゴリズムが実装されてい るデータマイニングのフリーソフト WEKA を紹介する。 W EKA は、 ニュージーランドのワイカト大学 (University of Waikato) の Ianh. Witten 、 Eibe. Frank を中心とした機械学習の研究者によって開発され続けている、 Java 言語によるオープ ンソースのデータマイニングのフリーソフトである。実
はじめてのweka勉強会 −修正版− - sleeping vote
ゼミ用資料です。 今回は、GUIで遊ぶ70％、プログラムを書いて理解する30％です。おきらくに、楽しんでやっていきましょう。 勉強会の資料 http://groups.google.com/group/cica25th/files ００．wekaを楽しむ前に wekaはJavaで作られています。それを動かすために、JRE(Java Runtime Environment)が必要となります。 （jre1.4以上必須） パスを通すなどの作業がいるので、詳しくは周りのJavaに強い方か、Google先生に聞いてみましょう。 ０．wekaって何？ Wekaとはオープンソースのデータマイニングツールで、世界中の研究者に愛用されているツールだ。 (中略） Wekaにはデータマイニングのために必要なアルゴリズムが多数収録されており、データに対する前処理、アルゴリズムの適用、結果の視覚化といった作業をGU
社会人MBA－Wekaを起動する（記事一覧）
▼ 2024 (30) ▼ 3月 (9) 設計理論の考察（実践への応用）：④公理的設計とは？失敗しない設計 設計理論の考察（実践への応用）：③公理的設計とは？文献レビュー My GPTsを作るときに欲しかった解説 設計理論の考察（実践への応用）：②設計の概念化（公理的設計） 設計理論の考察（実践への応用）：①リサーチ開始 実務でのChatGPT（正規性の検定、＊Python in Excel含みます） 実務でのChatGPT（業界動向を自動ブログ生成GPTsで確認する） 実務でのChatGPT（決定木分析） 実務でのChatGPT（工程能力の算出） ► 2月 (14) ► 1月 (7) ► 2023 (18) ► 12月 (1) ► 7月 (3) ► 6月 (3) ► 5月 (1) ► 4月 (6) ► 3月 (4) ► 2020 (1) ► 5月 (1) ► 2016 (1) ► 10月
JDKのインストール。Javaを動かす基本開発キット。
JDKをインストールしてHelloWorld 前回、JDKがJava基本セットと説明しましたね。 そこで、まずは、そのJava基本セット(JDK) を使い、 手動でHelloWorldを作成し実行します。 ツールに頼らず、手動でコマンドを直接操作して実行感覚をつかんで頂く。 とっても重要です。 いってみましょう。 JDKの種類 以前は、Oracleが主流でしたが有償・無償で右往左往?して、 現在は、いくつかの種類のJDKがリリースされています。 OracleJDK：一番充実しているが有償(個人用途は無償) OpenJDK：無料だがインストール複雑 Eclipse Temurin JDK(ADOPTIUM)：無償で商用利用できるし簡単 Eclipse Temurin JDKは、 Oracleとほぼ同等機能があるので、 このテキストで使うこととしました。 JDKのダウンロード 基本的には、以下
Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java
Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. It contains tools for data preparation, classification, regression, clustering, association rules mining, and visualization. Found only on the islands of New Zealand, the Weka is a flightless bird with an inquisitive nature. The name is pronounced like this, and the bird sounds like this. Weka is open source software issued
How to use Weka tool box
WekaはニュージーランドWaikato大学で開発されたデータマイニングツール ボックスです．本授業では，このWekaツールボックスの中に含まれる決定木生 成アルゴリズムJ48を用いて演習を行います．以下ではSFCの特別教室の環境を 想定し，必要なセットアップと使用方法について述べます． Wekaはインターネット上で無料で提供されています．利用に際してはヴァー ジョン1.2以上のJava開発環境が必要です．本マニュアルでは，説明の都合上， Wekaを履修者各自がCNSの自分のディスク領域にインストールして使用するこ とを前提としていますが，知識のある人は，自分のノートPCなどにインストー ルしても構いません．Wekaに関する詳しい情報はすべて，WekaのWebページ を参照して下さい． UNIXの操作にある程度慣れている人は、以下で説明するweka-3-3-6.jar を解凍したものをt
ID3 - Wikipedia
ID3[1]は汎用目的で設計された教師あり学習アルゴリズムの一種である。その学習効率の高さと出力が決定的であることなどから、エキスパートシステムの知識獲得部分にしばしば用いられる。 概要[編集] ID3（Iterative Dichotomiser 3）は1979年にジョン・ロス・キンラン（John Ross Quinlan）により提案された。その学習方法はオッカムの剃刀の原理に基づいている。すなわち最低限の仮説による事象の決定を行う。出力は決定木の形で表される。 この方法は各独立変数に対し変数の値を決定した場合における平均情報量の期待値を求め、その中で最大のものを選びそれを木のノードにする操作を再帰的に行うことで実装される。 学習効率が良く、多数の例題から学習することが出来るが、「例題を一括に処理する必要があり学習結果の逐次的な改善が行えない」、「入力変数が連続値を取る場合は利用できない
C4.5 - Wikipedia
C4.5はロス・キンランが開発した決定木を生成するためのアルゴリズムである。C4.5はキンランのID3アルゴリズムの拡張である。C4.5が生成する決定木はクラス分けのために使うことができ、このため、C4.5はしばしば統計学的クラス分類器とみなされている。 アルゴリズム[編集] C4.5はID3と同じ方法で情報エントロピーの概念を用いて教師データのセットから決定木を生成する。教師データはすでにクラス分けがされているサンプルである。それぞれのサンプルは属性や特徴を表現するベクトルである。教師データはそれぞれのサンプルが属するクラスを表現しているベクトル で拡張される。 C4.5はそれぞれのデータの属性はデータを更に小さな部分集合に分割する決定に使用できるという事実を利用している。C4.5はデータを分割するための属性を選択した結果による正規化されたインフォメーション・ゲイン(エントロピーの違い)
Microsoft Word - 第21Weak.doc
[ 連載 ] フリーソフトによるデータ解析・マイニング第 21 回 決 定木と集団学習 研 究ノード １ . 決 定木 樹 木 モ デルに よ る 分類木 ( 決 定 木 ) は 、 計 算の速 さ 、 結果の 読 み やすさ 、 説 明のし や す さ な ど から多くの分野で応用されている。 決 定木は多くのアルゴリズムが提案されている。 WEKA には、 10 種類の樹木に関するアル ゴリズムが実装されている。しかし、その中ではデータ形式に特化したものもある。データの への制約が少ないのは J48 、 NBTree 、 RandomForest 、 RandomTree 、 REPTree などである 。 先 月号で、すでに説明したとおり、 J48 は C4.5 の WEKA バージョンである。 N BTree は、ナイーブベイズの分類器 (naive Bayes c lass
Paper - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
その他の論文紹介一覧† Paper/AAAI-1998-p792 - Learning to Classify Text from Labeled and Unlabeled Documents Paper/ACL-2007-p256 - Frustratingly Easy Domain Adaptation Paper/bias-on-the-web - #author("2020-10-16T22:51:01+00:00","default:ibisforest","ibisforest") Paper/DataMiningAndKnowledgeDiscovery-6-p303 - Techniques of Cluster Algorithms in Data Mining Paper/ICDM-2003-p115 - Clustering of Time-Series Subs
インクリメント演算子の謎
インクリメント演算子は、どうも言語によってかなり扱いが違うことに気がついた。 後置インクリメントまず、実行しようと思うコードの擬似表現は以下。このコードを実行すると、どのような結果が出力されるだろうか？ まずは頭の中で考えてほしい。 なお、「a++」の部分は「後置インクリメント」と呼ばれ、式自体の評価値はインクリメント前の値になる。つまり、「a++」の評価値はいずれの言語でも1になる。 a = 1; print (a + a++); 計算し終わっただろうか。では上記コードを各種言語で実行した場合の結果を見てみよう。 C言語の場合 http://codepad.org/VXw0Uo2IJavaScriptの場合 ↓をアドレスバーに貼り付けてEnterで実行できる javascript:var a=1; alert(a + a++);PHPの場合 http://codepad.org/Ho7p
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最小合理性
Amazon.co.jp: 無気力の心理学: やりがいの条件 (中公新書 599): 波多野誼余夫, 稲垣佳世子: 本
http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r13/toolbox/matlab/matlab_external/?/matlab/support/manual/r13/toolbox/matlab/matlab_external/ch_jav44.shtml
路線バス ｜ 西日本ジェイアールバス
http://weka.sourceforge.net/doc/
知識システム特論 レポート 理工学研究科 設計科学専攻 4524-5002 阿部 秀尚 平成 15 年 2 月 14 日 1 データマイニングツール WEKA Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)[Witten 00] は，ニュージーラ��
weka_exercise-1
http://www.harakawa-maebit.com/weka/index.html
Eclipse 日本語化言語パック (サードパーティ版)
MergeDoc Project
電撃小説大賞｜第31回募集中！！