1000万件の高評価がたった1件だけの評価に負けないスコアランキングアルゴリズム（ライブラリ）Leak-Free Recursive Blocks - Jeremy W. Sherman こんな感じ __weak __block block_t recurse; block_t block; recurse = block = ^(id val)...
分布推定アルゴリズム - yukobaのブログ
分布推定アルゴリズム。遺伝的アルゴリズムを改良した物です。個体の集合を交叉・突然変異させるのではなく、個体の生成確率を進化させます。最適化問題のアルゴリズムです。以下、自分へのメモです。わかったことが増えたら追記するかも。 ビットストリング 計算量に関しては、ビット数をn、反復数をTとしています。 Population-Based Incremental Learning (PBIL) http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.61.8554 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.44.5424 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.43.1108 Population-ba
コサイン距離ベースのLSHをRubyで - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
参考文献:Web+DB press vol.49 レコメンド特集のPart3など。 アルゴリズムの概要 詳細(特に数学的な)はぐぐれ。 モチベーションとしては、高次元における近傍点探索を高速で行いたい。まじめにやるとどう工夫しても計算量がすごいことになるので、近似で。 どうするかというと、「距離が近いと同じような値になるハッシュ関数」を使う。あるベクトルの近傍を求めたい場合、そのベクトルのハッシュと同じ(もしくは近い)値のハッシュを持つベクトルをテーブルから引いてきて返す。計算量がどうなるかはややこしいけど、とりあえず全部探すよりは速い。 で、どういう関数をハッシュとするのか。これは距離の定義によって異なる。ハミング距離、コサイン距離、ユークリッド距離などにはそういった関数の存在が知られている。 コサイン距離の場合、ランダムなベクトルをいくつか用意して、入力されたベクトルがそれらと似ている
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
