計算できるもの、計算できないもの
計算機による計算とは何か、計算できるものとできないものの境界はどこにあるのか―それを明らかにする計算理論は、計算機科学においてもっとも基本的、かつ重要なものです。本書では、概念の説明や、結果の証明にPythonプログラムを利用する実践的なアプローチにより、計算可能問題と計算不能問題、扱いやすい問題と扱いにくい問題があること、文章では簡単に表現できても計算機には解けない重要な問題が数多くあること、効率よく解ける問題と解けない問題があることなどを、計算理論の礎を築いたアラン・チューリングとリチャード・カープの論文の抜粋とともに解明します。チューリングマシン、有限オートマトン、万能計算、非決定性、チューリング還元、計算量クラス、NP完全性などのトピックをカバーしています。 謝辞 まえがき:教科書として使う方へ 全体像 1章 はじめに:計算できるもの, できないものとは 1.1 扱いやすい問題 1
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ - Preferred Networks Research & Development
お久しぶりです。徳永です。 講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。 機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW, Soft Confidence Weightedなど（Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROWは分散オンライン機械学習フレームワークJubatusでも実装されています）についてアルゴリズムの概要を説明したり、リグレット解析による性能解析について説明しています。また、分散環境でのオンライン機械学習や、深層学習での応用、効率的な実装方法など、応用的な
入門 機械学習
目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rを利用する 1.1 機械学習のためのR 1.1.1 Rのダウンロードとインストール 1.1.2 IDEとテキストエディタ 1.1.3 Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4 機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5 Rに関する情報 2章 データの調査 2.1 探索と確証 2.2 データとは何か？ 2.3 データ内の列の型を推論する 2.4 意味推論 2.5 数値による要約 2.6 平均値、中央値、最頻値 2.7 分位数 2.8 標準偏差と分散 2.9 探索的データの可視化 2.10 複数の列の関係の可視化 3章 分類：スパムフィルタ 3.1 白か黒か？二値分類 3.2 やさしい条件付き確率入門 3.3 初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1 分類器を定義し、非スパム（難）でテストする 3.3.2 分類器をすべての種類の電子メールに対し
Mahoutイン・アクション
Sean Owen, Robin Anil, Ted Dunning, Ellen Friedman 著、伊東 直子、真鍋 加奈子、堀内 孝彦、都元 ダイスケ 訳 TOPICS Programming , Database 発行年月日 2012年10月 PRINT LENGTH 448 ISBN 978-4-87311-584-9 原書 Mahout in Action FORMAT Apacheプロジェクトが提供するオープンソースの機械学習ライブラリ、Mahoutについて包括的に解説する書籍です。協調フィルタリングによるレコメンデーションについて、オンメモリ実装からHadoopベースの並列実装までを説明することで、分散環境における機械学習アルゴリズムの全体像を明らかにします。また、データの中で似た者同士をクラスタにグループ化するクラスタリングアルゴリズムに触れ、さらに分類器の構築、サンプ
"トランザクション処理--概念と技法--" を読むためのページ - Transaction Processing: Concepts and Techniques
"トランザクション処理--概念と技法--" を読むためのページ last update: June 10, 2002 何ですか、この本は？ データベース業界の第一人者であるJim Gray氏とAndreas Reuter氏が書いた 大著と言いますか、はっきり言ってバイブル的存在ですが、 "Transaction Processing: Concepts and Techniques"の翻訳が、日経BP社から 喜連川優氏監訳でタイトル"トランザクション処理-- 概念と技法-- 上・下巻"として2分冊でやっと出ました。とにかく、 原著も分厚い(48mm: 刷が進むほど紙の質が薄くなり、やっと48mmまで下がっ た!)が、翻訳はもっと分厚い(原著の紙質よりも厚いため、上下巻合わせて 96mmもあります)。 タイトルにはトランザクション処理となっていますが、もっと平たく言う と、データベースの
情報推薦システム入門 - 共立出版
なぜ衝動買いしてしまうのか？ 蓄積されるあなたの思考（嗜好） この1冊で推薦システムの体系を網羅 本書は、推薦システムに関する基本的な技術から最先端のトピックまでを体系的にまとめられており、情報推薦分野の概観を把握するのに最適の入門書である。推薦システムは、情報検索や情報フィルタリング、文書分類など、さまざまな研究領域における基礎となり、機械学習やデータマイニング、知識ベースシステムなど、異なる分野の手法が用いられている。本書では、これらの分野の概説が丁寧に説明されている。学生から社会人までにお勧めする。日常から経験している情報推薦技術とは何か、いかにして推薦内容を決めているのかについて体系的に学べる入門書！ 第1章 はじめに 1.1 第1部：基本概念への手引き 1.2 第2部：最新動向 第2章 協調型推薦 2.1 ユーザベースの最近傍推薦 2.2 アイテムベースの最近傍推薦 2.3 評価
情報検索の基礎 - 共立出版
あなたが普段使っている検索エンジン、 その真髄は本書の中にある！ 近年の情報爆発にともなって、膨大な情報から必要な情報を探し出す検索技術が、ますます重要になり、また大きく変化、発展してきた。本書は、従来の古典的な情報検索から、最近のウェブの情報検索までの基礎をわかりやすく扱った、網羅的で最先端の入門書である。最初に、文書の前処理、インデックス付け、逆インデックス、重み付け、スコア付け、検索システムの評価といった、情報検索の基礎、特にサーチエンジンに関わる話題をとりあげる。次に、より先進的な話題として、適合フィードバックやクエリー拡張を用いた検索の強化手法、構造化された文書からの情報検索、文書のスコア付けにおける確率論の応用といった話題をとりあげる。その後に、カテゴリー集合への分類問題、クラスタリングの問題といった、様々な形の機械学習と数値手法を取り扱う。最後に、ウェブサーチの問題を扱う。情
PRML副読本「パターン認識と機械学習の学習」を出版します | TAKESAKO @ Yet another Cybozu Labs
2010年～2011年に社内で開催した機械学習勉強会の『パターン認識と機械学習』読書会で、光成さんが素晴らしいアンチョコを作ってくれました。PDFファイルは既にgithub 上で公開されていますが、このまま埋もれさせておくのはもったいないということで、暗黒通信団の同人誌として正式に出版されることが決まりました。 ※ 表紙のデザインは今後変更される可能性があります。 目次は以下の通りです。 第 1 章 「序論」のための確率用語 1.1 確率変数は変数なのか.............................. 7 1.1.1 確率空間(Ω, F, P)............................. 7 1.1.2 σ 加法族..................................... 8 1.1.3 確率変数X..........
言語実装パターン
目次 『言語実装パターン』推薦のことば 謝辞 前書き 第I部 さあ、構文解析に取りかかろう 1章 言語アプリケーションのいろは 1.1 全体のあらまし 1.2 パターンを一巡する 1.2.1 入力文の構文解析をする 1.2.2 木を構築する 1.2.3 木の走査をする 1.2.4 入力が意味する内容を見つけ出す 1.2.5 入力文をインタプリタで実行する 1.2.6 ある言語から別の言語へと変換する 1.3 アプリケーションを解体する 1.3.1 バイトコードインタプリタ 1.3.2 Javaバグ検出器 1.3.3 Javaバグ検出器其の弐 1.3.4 Cコンパイラ 1.3.5 Cコンパイラを活用した C++実装 1.4 パターンを選んでアプリケーションを組み上げる 2章 基本的な構文解析パターン 2.1 句の構造を識別する 2.2 再帰的下向き構文解析器を構築する 2.3 文法 DSLを
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
『徹底解剖「G1GC」 アルゴリズム編』発売！！ - I am Cruby!
g1gcGCLoverのみなさん、お待たせしました。 GC本のスピンオフとなる新著、『徹底解剖「G1GC」 アルゴリズム編』が発売中です！ 達人出版会様の以下のページからご購入下さい。 なんと600円です！！！ もうすぐにでもポチっちゃってください！！！！！ 徹底解剖「G1GC」 アルゴリズム編 - 達人出版会 どういう内容なの？まえがきをみるとよくわかります。 今回はOpenJDK7（いわゆるJava7）に新しく実装された「G1GC（Garbage First Garbage Collection）」というGCの謎を解明していきます。 G1GCの大きな謎として「GC停止時間を予測できる」というのがあります。本書 ではその謎の回答を何十ページもかけて解説しています。 G1GCについて書かれた資料として、Detlefsらの英語の論文（Detlefs04）があ ります。 ところが、これは謎
SVMの定番入門書「サポートベクターマシン入門(赤本)」の読み方 - EchizenBlog-Zwei
SVMを学びたい人にとっては「サポートベクターマシン入門」通称「赤本」は最適な入門書であるといえる。理論から実践までバランスよく解説されており、本書を読むだけでSVMの実装が可能になる。 しかし本書はSF小説を彷彿とさせる独特な翻訳の文体のため機械学習に不慣れな読者にとっては読みこなすのは苦しい戦いとなる。本来なら原書をオススメしたいところだが、そうはいっても英語はちょっとという人も多いはず。 そこで本記事では赤本のオススメな読み方を紹介してみる。 1.「わかパタ」で準備運動をしよう 泳ぎのうまい人でもいきなり水に飛び込むのは危険。まずは準備運動をして体を温める。これには「わかりやすいパターン認識」がオススメ。とりあえず2章まで、余裕があれば3章まで読んでおけば充分。 2.赤本を枕元において一晩寝よう さて準備運動が済んだら早速赤本にトライ！したいところだが赤本の放つ瘴気で心を蝕まれないよ
- MYCOM BOOKS - プログラミングコンテストチャレンジブック
■内容紹介 現在、プログラミングコンテストは数多く開催されています。Google Code Jam、TopCoder、ACM/ICPCなどの名前を聞いたことがある人も少なくないでしょう。本書で扱うのはそれらのような、問題を正確にできるだけ多く解くことを競うプログラミングコンテストです。 プログラミングコンテストは気軽に参加することができます。例えば、Google Code JamやTopCoderはインターネット経由でコンテストが行われるので、Webサイトでの登録を済ませ、決まった時間にコンピュータの前に居れば参加することができます。 しかし、プログラミングコンテストの世界は非常に奥が深く、経験を積んだプログラマーであっても良い成績を残すことは容易ではありません。プログラミングコンテストで勝つには、柔軟な発想力と幅広い知識を用いて問題を解くアルゴリズムを考え、それらを正確に実装しデバッ
アルゴリズムクイックリファレンス
George T. Heineman、Gary Pollice、Stanley Selkow 著、黒川 利明、黒川 洋 訳 TOPICS クイックリファレンス , Programming , C/C++ 発行年月日 2010年04月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-428-6 原書 Algorithms in a Nutshell FORMAT 障害に強い、問題が起こりにくいコードにはまず正しいアルゴリズムの選択から。理論だけでなく実践的側面を重視した、新しいタイプのアルゴリズムの書籍です。適切な問題解決、性能改善という、現場が求める2つの大きな要求に応えるため、どのアルゴリズムを使うべきか、どう実装するのか、さらに性能を向上させる方法はあるのかを、C、C++、Java、Rubyなど、さまざまな言語を使って説明します。図、表、サンプルコードがふんだんに盛
「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」という本を書きました。
gcbook, gcai, GCGCLoverのみなさん、お待たせしました。「ガベージコレクションのアルゴリズムと実装」の情報公開です。 書名：ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 著者：中村 成洋／相川 光 監修：竹内 郁雄 ページ数：472ページ 本体価格：3,200円 発売開始日：2010年3月17日（水） ※地域・書店によって遅れることがあります ISBN：978-4-7980-2562-9 C3055 読み所 本書は次の2つのテーマを扱います。 1.GCのアルゴリズム（アルゴリズム編） 2.GCの実装（実装編） アルゴリズム編では、これまでに考案されてきた数多くのGCアルゴリズムの中 から、重要なものを厳選して紹介します。伝統的かつ基本的なものから、やや 高度なアルゴリズムを選定しています。GC独特の考え方や各アルゴリズムの特 性などを理解していただくのがアルゴリズム編の最大
並行コンピューティング技法
The Art of Concurrency和訳書籍への推薦文 訳者まえがき まえがき 1章 速くしたい人、手を挙げて！ 1.1 さまざまな疑問 1.1.1 スレッドモンキー 1.1.2 並列と並行：その違いは？ 1.1.3 そんなことを知る必要があるの？ どんな役に立つの？ 1.1.4 並行プログラミングって難しくないの？ 1.1.5 スレッドって危険じゃないの？ 1.2 スレッド化の4つのステップ 1.2.1 ステップ1. 分析：並行性を持つ部分を見つけ出す 1.2.2 ステップ2. 設計と実装：アルゴリズムをスレッド化する 1.2.3 ステップ3. 正当性の検証：スレッド化の誤りの検出と修正 1.2.4 ステップ4. 性能チューニング：性能ボトルネックの排除 1.2.5 スクラッチ開発 1.3 並列アルゴリズムの背景 1.3.1 理論モデル 1.3.2 分散メモリプログラミング 1.
脳を理解するための情報源メモ
脳を理解し BESOM モデルを拡張するために必要な知識の 良質な情報源を、独断で選んで紹介します。 （ 2014-06-04 更新） （2013-02-07: 内容が一部古くなっています。 また、少し敷居を上げ過ぎた感があるので、もう少し絞り込んで整理し直したいと思っています。） ★★★・・・ 必読。脳を理解しようとする人は必ず目を通すべきだと思います。 ★・・・ おすすめ。大変役に立ちます。 * こちらもご覧ください。 「脳を理解するための情報源メモ」更新予定メモ 目次 脳科学全般 機械学習 パターン認識、 自己組織化マップ、 ベイジアンネット、 独立成分分析、 主成分分析、 強化学習、 特徴選択、 正則化、 フレーム、 Deep Learning 認知科学・心理学 遂行機能、 事象関連電位、 アフォーダンス、 選択的注意 神経科学 神経解剖学、 計算論的神経科学 哲学 意識、 自由意
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