LZSS における簡易 lazy matching 実装 : document
2月3 LZSS における簡易 lazy matching 実装 はじめに まず、LZSS とはどういったアルゴリズムなのかを簡単に説明します。 簡単な例をあげます。 "aiueoaiueoaiueo" このような文字列が入力として与えられた時、"aiueo" の繰り返しに注目します。 2回目の "aiueo" は最初の "aiueo" からコピーするようにします。同様に3回目も同じようにします。 すると以下のように表すことができます。 "aiueo[5文字戻り,5文字分参照][10文字戻り,5文字分参照]" (ここでは、これを簡単に "aiueo[5,5][10,5]" と表すことにします。) この表現でもまだ無駄があります。 ここでは5文字分を一区切りとして使用していますが、"aiueoaiueo" 2つの重なりで表現した方が短くなります。 "aiueoaiueo....." "...
SWFバイナリ編集のススメ番外編 (zlib 伸張) 前編 | GREE Engineering
こんにちは。アプリケーション基盤チームのよやと申します。 バイナリの目利きや書き換えを主な業務フィールドとし、1% でも多くのユーザの皆様にサービスをお届けする為、より良質のバイナリを探し求める毎日です。 SWF の番外編として zlib 伸張について２回のブログに分けて解説します。(圧縮処理は対象外です) 前編の今回は概要についてお話し、具体的な実装は後編で扱う予定です。 はじめに SWF フォーマットは zlib 圧縮を多用します。例えば、GIF/PNG 画像は独自画像形式(DefineBitsLossless の BitmapPixelData)に変換後 zlib 圧縮して格納します。 http://labs.gree.jp/blog/2010/12/1902/ SWFバイナリ編集のススメ第五回 (PNG) SWF バイナリの中の zlib 圧縮されたデータが怪しい場合に、zlib
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
オンライン凸最適化と線形識別モデル学習の最前線 - Preferred Networks Research & Development
内容は線形識別モデルの学習について（Perceptron, PA, CW, AROW, NHELDとNLP2010のtutorial + 最新のアップデート. 更新式が整理されています）、オンライン凸最適化のregret解析、sublinearなSVMの学習の話です。最近公開したjubatusの中の学習アルゴリズムの解説でもあります。 コスト関数が凸である場合のOnline Gradient Descentのregret解析の証明は美しかったので、普通はこういうのはプレゼンではやらないとおもうのですが紹介しました。 Sublinearの学習の話は今後いろいろ発展しそうです。各学習例に動的に重みをつけて優先的に学習する方法は直感的にはできそうだと昔考えてたのですが、こういう形できれいに定式化できるのだと感心しました。 IBISはそこそこ参加していますが、毎年新しい分野の問題が登場してきて面白
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