統計学の力を借りて、文字化け退散！ 省メモリ＆実用化編 | 月と燃素と、ひと匙の砂糖■abstract @nebutalabさんの追試結果を踏まえて、私もベクトルデータの解像度を下げる効果について検討しました。その上で、既存のライブラリ（Webkit/Chromeに組み込まれているライブラリ）と比較を行いました。 さらにベクトルデータをlogを用いて圧縮する方法を検討したところ、既存のライブラリと同程度にまでメモリ消費を下げることができました。 最後の仕上げとして、autotoolsを用いたライブラリとしてまとめて公開しました。 ■解像度を下げてもなお特徴的なベクトルデータ @nebutalabさんのエントリでは、二次元でなく一次元での推定テストを行った他、二次元の場合に、ベクトルデータの解像度を下げてどれくらい推定成功率が下がってしまうかのテストを行っていらっしゃいます。 なぜ、解像度をさげて正確性を犠牲にしてまで、ベクトルデータのサイズを小さくしなくてはいけないのでし
