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algorithmとAlgorithmと資料に関するyogasaのブックマーク (6)

  • アルゴリズムの紹介

     ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して

  • ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書

    僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参

  • Cプログラミングの秘訣

    特集 Cプログラミングの秘訣 最終更新: 2006-03-28 このテキストはC MAGAZINE 1992年4月号に掲載された原稿のオリジナルテキストを元にしてHTMLに変換したものです。掲載文章と細部が異なっていると思われます。また、気付いた個所をいくつか修正してあります。 当時はまだWindows 95もないような時代で、現在の状況から見ると違和感のある内容も結構あるかもしれませんが、時代背景を想像しながら補正しつつ読んでいただければ幸いです。 ※2006年3月28日追記: 何が原因か知りませんがこのページのアクセスが増えているそうなので、 HTML のおかしなところを修正しました。 文章の変更はありません。 なお、このサイト(表ページ)は現在休眠状態ですが、 裏ページ や 裏の裏ページ の方を、細々と更新していたりします。 目次 Part1 よいプログラムを書く条件 Part2 明

  • 人工無能の作り方

    書いた人 INA 人工無能とは? 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ! 萌キャラがいないじゃないか! 「ないなら作ればいいじゃない?」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,

  • 新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改

    新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する(たぶん)最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ

    新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
  • GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)

    GCアルゴリズム詳細解説 日語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新: author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは? GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)

    GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)
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