30分で分かる最先端プログラミング言語Julia
Mecha Lady Shogi (GPGPU/NonGPGPU based japanese chess playing program), and the twitter bot @mechawooser やっぴー、きむりんだよ☆ 今日は新しい言語の紹介をします。Julia言語 http://julialang.org/と言う言語です。 LLVMを使ったJIT Compilersを装備していて、インタプリタ形式で実行することが できます。 詳しい解説は先ほどのURLに譲ります。速度の面でもC++に迫るものがある、という ことが書かれておりますー。今日はJulia言語のドキュメント（英文）をもとに、 Julia言語入門を書いてみたいと思います。 では、WindowsにJuliaをインストールして、あんなことやこんなことをしてみましょ う。Juliaの30分スペシャルツアー、始まるよー☆
Julia入門
2. 誰だっけ？ • • • • • • • • 紀(きの)信邦－紀貫之と先祖が同一←進化論的に TokyoRでは参加したほとんど至るところの回で最年長 1976年プログラミングを始める、三菱総合研究所を経て 1981年(株)アイザック(設立時シニック)を創業 1983年K-Prolog言語処理系を発表(国産初のUNIX商用) 1988年S言語をベル研究所より導入販売 1995年上記製品をLinux対応 2000年(株)ケイエルエス研究所を設立、現在に至る (他に、(株)ゆめみ取締役、SESSAME監事、日本エンジェルズロッヂ代表など) この間、情報規格調査会 SC22 Prolog WG委員、Prolog言語JIS原案作成委員、 東京農工大学客員教授、未踏ソフトウェア創造事業PM、日本ソフトウェア科学 会理事、Linux Business Initiative理事等 • Nikoriks
『学んだ数式をコーディングする環境』をJuliaで構築 - アドファイブ日記（ミラー版）
機械学習／データマイニングのバックグラウンドにある数式をきちんと学んだら、実際にアルゴリズムをコードとして書いてみるととても力が着くと思います。便利なパッケージやツールも色々とありますが、ソフトウェアエンジニアだったら製品開発のために独自に実装できるようになりたいって思うものですよね？ プロダクション利用を見越して、かつ、学べるソフトウェア環境として候補は以下かなと思います。 Python（Pandas+Scipy/Numpy/SkLrn） C++（RcppパッケージやJubutusプラグイン） Julia 全部試してみたいのですがとりあえず面白そうなJuliaで環境構築してみます。（すみません、私はWindows+UbuntuなユーザなのでMacや他のLinuxについてはもし参考になれば幸いです） IDE(統合開発環境) JuliaはShell+Emacsでも便利だと思いますがWindo
An Introduction to Decision Trees with Julia - BenSadeghi
Decision trees have played a significant role in data mining and machine learning since the 1960's. They generate white-box classification and regression models which can be used for feature selection and sampleDecision trees have played a significant role in data mining and machine learning since the 1960′s. They generate white-box classification and regression models which can be used for featur
PythonとJulia
Julia, Python and Cython - julia-dev | Google Groups Cythonの開発者が、JuliaのMLに登場して議論している。 Cythonとは、PythonコードからCやC++への変換をするソフトウェアである。このため、独自の拡張により、PythonからCやC++のコードを簡単に呼び出せるようにもなっている。 なぜCythonを使うのかというと、速度である。Pythonのリファレンス実装、CPythonはバイトコンパイルによるインタプリターであり、JITはない。そのため、科学技術計算のためには、非常に遅い。Cythonは、科学技術計算をする研究者に人気がある。 The Julia Languageは、高速に動作することを目的とした動的プログラミング言語である。LLVMによるJITコンパイルにより、高速に動作する。また、数値演算ライブラリとして、
行列演算 - 丸井綜研
Matlabにそっくりな文法なので、いろいろ行列演算をしてみました。「#」は、Matlabの「%」やJavaの「//」に相当するコメント記号で、そこから行末までが無視されます。 julia> A = randi(6, 3, 3) # 1〜6の乱数で3x3の行列を作る 3x3 Int64 Array: 5 6 5 1 3 3 6 6 6 julia> diag(A) # 対角成分だけ取り出す [5, 3, 6] julia> norm(A) # ノルムの計算 14.504793991339222 julia> rank(A) # ランクの計算 3 julia> inv(A) # 逆行列の計算 3x3 Float64 Array: 0.0 -0.5 0.25 1.0 0.0 -0.833333 -1.0 0.5 0.75 julia> A * inv(A) # 逆行列をかけてみる 3x3 Fl
統計の準備 - 丸井綜研
簡単な統計ならすぐにできます。 julia> A = randn(5) #標準正規分布に従う乱数列を生成 [0.933857, 0.716588, 0.847243, 0.509315, 0.443582] julia> mean(A) # 平均 0.6901170571664779 julia> std(A) # 標準偏差 0.21110850675084233正規分布の確率関数などは用意されていませんでしたが、関数は簡単に作れます。また、誤差関数は用意されているので、そこから累積密度関数も作れます。 julia> function normpdf(x) # 標準正規分布の確率密度関数 1 / sqrt(2pi) * exp(-x*x/2) end julia> function normcdf(x) # 標準正規分布の累積密度関数 (1 + erf(x/sqrt(2))) / 2 en
Julia : スクリプト言語最速? 手軽さと速さを求めた科学技術計算向け言語 | プログラマーズ雑記帳
一般的に Ruby, Python といったスクリプト言語は手軽に書けるけど、遅いという特徴があります。 今回はスクリプト言語でありながら、速度も求めた Julia という言語を紹介します。 Julia は科学技術計算向けですが、汎用的な用途にも使えると思います。 ちなみに計算時間は速いみたいですが、立ち上がりがすごく遅いので、 タイトルにはちょっと偽りがあります。 The Julia Language 先に科学技術計算の分野と、よく使われている言語について簡単に説明します。 科学技術計算というのは線形代数、数値解析、統計解析など専門的な数値計算をする分野です。 大抵のアプリではディスクアクセスやネットワーク通信が先にスピードネックになることが多いので、 純粋に言語としての速度が求められる分野でもあります。 数値計算に関しては Fortran という言語が大昔からあります。 これは簡単なも
なぜ僕らはJuliaを作ったか（翻訳） - 丸井綜研
僕は言語を作るきっかけとか思想とかに興味があるので、日頃から新言語を見つけてはニヤニヤしてるんですが、つい昨日Juliaという新言語のリリース記事を読んで、面白そうだったので、紹介がてら粗く翻訳してみました。 なぜ僕らはJuliaを作ったか（原文：Why We Created Julia） 2012年2月14日(火) | Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言
hirax.net::「おっぱい曲面」で学ぶ「Julia言語の実用テクニック」
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Kuro Dash BLOG : 計算ソフトJuliaをUbuntuでまわす
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