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ãƒªãƒ³ã‚¯æ§‹é€ ã‚’ç”¨ã„ã¦ã‚¹ã‚³ã‚¢ã‚’計算ã™ã‚‹ HITS アルゴリズム2011-11-10-1 [Algorithm][Programming] HITS ã¨ã¯ãƒã‚¤ãƒ‘ãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚¯æ§‹é€ ï¼ˆãƒªãƒ³ã‚¯ã‚„è¢«ãƒªãƒ³ã‚¯ãªã©ï¼‰ã‚’用ã„ã¦ã‚¦ã‚§ãƒ–ページã®ã‚¹ã‚³ã‚¢ã‚’計算ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã€‚Google ã§ç”¨ã„られã¦ã„ã‚‹ PageRank ã®ä»²é–“。 HITS 㯠Authority score(以下ã€auth) 㨠Hub score(以下ã€hub) ã®2種類ã®ã‚¹ã‚³ã‚¢ã‚’算出ã™ã‚‹ã€‚ ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ æ¦‚è¦ å„ページiã®æŒã¤ auth ã‚’ ã€hub ã‚’ ã¨ã™ã‚‹ã€‚ をウェブグラフ全ã¦ã®ãƒªãƒ³ã‚¯ã®é›†åˆã¨ã—〠ã¯ãƒšãƒ¼ã‚¸iã‹ã‚‰jã¸ã®ãƒªãƒ³ã‚¯ã‚’表ã™(有無：1 or 0)ã¨ã™ã‚‹ã€‚ãã—ã¦ã€ä»¥ä¸‹ã®å¼ï¼ˆã‚ªãƒªã‚¸ãƒŠãƒ«è«–æ–‡ã§ã®å¼ï¼‰ã‚’ç¹°ã‚Šè¿”ã—計算ã—最終的㪠auth 㨠hub を得る。åˆæœŸå€¤ã¯ä½•ã‚‰ã‹ã®æ–¹æ³•ã§ä¸Žãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ã¨ã™ã‚‹ã€‚ 実例ã§è§£èª¬ã€‚下図ã®ã‚ˆã†ãªã‚¦ã‚§ãƒ–グラフãŒã‚ã‚‹ã¨ã™ã‚‹ã€‚ åˆæœŸ
The Netlib
Netlib Repository at UTK and ORNL Netlib is a collection of mathematical software, papers, and databases. There have been 1,623,691,539 requests to this repository as of Sat Jan 3 06:21:02 UTC 2026. Software, papers, etc. Browse the Netlib repository Search the Netlib repository Services provided at Netlib NA Digest archives LAPACK and LAPACK Working Notes (Lawns) The BibNet Project archive mirror
Chordアルゴリズムã«ã‚ˆã‚‹DHT入門 - æƒ…å ±ç§‘å¦å±‹ã•ã‚“を目指ã™äººã®ãƒ¡ãƒ¢
Chordã®è§£èª¬ãƒšãƒ¼ã‚¸ã¯ç§»è»¢ã—ã¾ã—ãŸã€‚ã“ã¡ã‚‰ã‚’ã”覧ãã ã•ã„→「Chordアルゴリズムã«ã‚ˆã‚‹DHT入門〠Symphonyã®è§£èª¬ã‚’書ã„ãŸã¨ãã€ã€ŒChordã®ç†è§£ã‚’å‰æã€ã«ã—ã¦ã„ãŸã®ã§ã€ä»Šå›žã¯Chordã®ç´°ã‹ã„解説スライドを作æˆã—ã¾ã—ãŸã€‚ Chordã®èª¬æ˜Žã¯DHTã®ä¸ã§ã‚‚ã‚‚ã£ã¨ã‚‚ãŸãã•ã‚“書ã‹ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ã‚‚ã¡ã‚ã‚“ã€ãã‚Œã¨åŒã˜ã‚ˆã†ã«æ›¸ã„ãŸã®ã§ã¯ã»ã¨ã‚“ã©æ„味ãŒãªã„ã¨æ€ã†ã®ã§ã€ 論文をèªã‚“ã§ã‚‚ã™ãã«ã¯åˆ†ã‹ã‚‰ãªã„全体åƒã‹ã‚‰ã€ã©ã“ãŒé‡è¦ã‹ã€ã©ã®ç‚¹ã«ã‚ˆã£ã¦ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆãŒç”Ÿã¾ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã‹ãªã©ã«æ³¨ç›®ã—ã¤ã¤ã€é£²ã¿è¾¼ã¿ã‚„ã™ã„ストーリーã«ãªã‚‹ã‚ˆã†ã«æ³¨æ„ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ãªãŠã‹ã¤ã€å‡ºæ¥ã‚‹ã ã‘è«–æ–‡ã‹ã‚‰ã¶ã£é£›ã³ã™ãŽãªã„よã†ã«ã‚‚気を付ã‘ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ ã¾ã è’削りãªã®ã§ã™ãŒã€ã¨ã‚Šã‚ãˆãšã©ã†ãžã€‚
ダイクストラ法 - Wikipedia
ダイクストラ法ã®å‹•ä½œã®ã‚¢ãƒ‹ãƒ¡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ ダイクストラ法（ã ã„ãã™ã¨ã‚‰ã»ã†ã€è‹±: Dijkstra's algorithm）ã¯ã‚°ãƒ©ãƒ•ç†è«–ã«ãŠã‘る辺ã®é‡ã¿ãŒéžè² æ•°ã®å ´åˆã®å˜ä¸€å§‹ç‚¹æœ€çŸçµŒè·¯å•é¡Œã‚’解ããŸã‚ã®æœ€è‰¯å„ªå…ˆæŽ¢ç´¢ã«ã‚ˆã‚‹ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã§ã‚る。 ダイクストラ法ã¯ã€1959年エドガー・ダイクストラã«ã‚ˆã£ã¦è€ƒæ¡ˆã•ã‚ŒãŸã€‚応用範囲ã¯åºƒãOSPFãªã©ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ãƒãƒƒãƒˆãƒ«ãƒ¼ãƒ†ã‚£ãƒ³ã‚°ãƒ—ãƒãƒˆã‚³ãƒ«ã‚„ã€ã‚«ãƒ¼ãƒŠãƒ“ã®çµŒè·¯æŽ¢ç´¢ã‚„鉄é“ã®çµŒè·¯æ¡ˆå†…ã«ãŠã„ã¦ã‚‚利用ã•ã‚Œã¦ã„る。 ã»ã‹ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã¨ã—ã¦ã€ 最çŸçµŒè·¯é•·ã®æŽ¨å®šå€¤ã‚’事å‰ã«çŸ¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã¨ãã¯ã€ãƒ€ã‚¤ã‚¯ã‚¹ãƒˆãƒ©æ³•ã®æ”¹è‰¯ç‰ˆã§ã‚ã‚‹A*アルゴリズムを用ã„ã¦ã€ã‚ˆã‚ŠåŠ¹çŽ‡çš„ã«æœ€çŸçµŒè·¯ã‚’求ã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。 辺ã®é‡ã¿ãŒå…¨ã¦åŒä¸€ã®éžè² æ•°ã®å ´åˆã¯å¹…優先探索ãŒã‚ˆã‚Šé€Ÿãã€ç·šå½¢æ™‚é–“ã§æœ€çŸè·¯ã‚’計算å¯èƒ½ã§ã‚る。 ç„¡å‘グラフã§è¾ºã®é‡ã¿ãŒæ£æ•´æ•°ã®å ´åˆã¯ã€Thorupã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã«ã‚ˆã£ã¦ç·šå½¢æ™‚é–“ã§ã®è¨ˆç®—ãŒå¯èƒ½ã§ã‚ã‚‹ãŒ
[メモ] サãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ã‚¿ãƒ¼ãƒžã‚·ãƒ³(SVM) - 机上ã®ç©ºè«–
サãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ã‚¿ãƒ¼ãƒžã‚·ãƒ³(以下 SVM) ã¨ã¯ ・ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®ä¸€ç¨® ・教師ã‚りクラスタリング SVM ã®åŸºæœ¬çš„ãªè€ƒãˆæ–¹ ・元々2クラスã®ç·šå½¢åˆ†é›¢æ‰‹æ³•ã¨ã—ã¦æ案ã•ã‚Œã‚‹ ・å˜å±¤ãƒ‘ーセプトãƒãƒ³ã«ä¼¼ã¦ã„ã‚‹ãŒã€SVM ã¯ãƒžãƒ¼ã‚¸ãƒ³æœ€å¤§åŒ–ã¨ã„ã†æ‰‹æ³•ã‚’ã¨ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ãŒãƒã‚¤ãƒ³ãƒˆã€‚ ・マージン最大化ã¨ã¯ã€è¶…å¹³é¢ã¨å¦ç¿’データã®éš™é–“ã¨ãªã‚‹ãƒžãƒ¼ã‚¸ãƒ³ã‚’ãªã‚‹ã¹ã大ããå–ã‚ã†ã¨ã„ã†ã‚‚ã®ã€‚ (ã“ã“ã§ã„ã†è¶…å¹³é¢ã¨ã¯ã€2ã¤ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã«ã¶ã£ãŸåˆ‡ã‚‹å¹³é¢ã®ã“ã¨) ・ã¡ãªã¿ã«è¶…å¹³é¢ã¨ã€ã¡ã‚‡ã†ã©ãƒžãƒ¼ã‚¸ãƒ³ã®åˆ†ã ã‘離れã¦ã„ã‚‹å¦ç¿’データをサãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã¨ã„ã†ã€‚ ・ã“ã®ãƒžãƒ¼ã‚¸ãƒ³æœ€å¤§åŒ–ã¨ã„ã†è€ƒãˆã‚’å–り入れるã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ã€ãƒ†ã‚¹ãƒˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è˜åˆ¥ç²¾åº¦ã‚’高ã‚ã¦ã„る。 SVM ã®ç™ºå±• ・線形分離ä¸å¯èƒ½ãªå•é¡Œã¸ã®å¯¾å¿œ - ソフトマージン(å¦ç¿’データãŒå¤šå°‘マージンã«ãã„込んã ã‚Šã€åã™ã‚‹ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã®ç©ºé–“ã«ãã„込んã ã‚Šã—ã¦ã‚‚許ã™)ã§å¯¾å¿œ
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ベイジアンフィルタ - Wikipedia
ベイジアンフィルタ (英: Bayesian filter, naive Bayes spam filtering) ã¯å˜ç´”ベイズ分類器を応用ã—ã€å¯¾è±¡ã¨ãªã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’解æžãƒ»å¦ç¿’ã—分類ã™ã‚‹ç‚ºã®ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã€‚å¦ç¿’é‡ãŒå¢—ãˆã‚‹ã¨ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®åˆ†é¡žç²¾åº¦ãŒä¸Šæ˜‡ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ç‰¹å¾´ã‚’ã‚‚ã¤ã€‚個々ã®åˆ¤å®šã‚’é–“é•ãˆãŸå ´åˆã«ã¯ã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãŒæ£ã—ã„内容ã«åˆ¤å®šã—ç›´ã™ã“ã¨ã§å†å¦ç¿’ã‚’è¡Œã†[1]。 ç¾çŠ¶ã§ã¯ã‚¹ãƒ‘ムメール（ã„ã‚ゆる迷惑メール）を振り分ã‘る機能をæŒã¤ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ï¼ˆãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‚½ãƒ•ãƒˆï¼‰ã§ã€ã‚¹ãƒ‘ムフィルターã§ã®ã‚¹ãƒ‘ム判定ã«åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã‚‹ã“ã¨ãŒå¤šã„[1]。最近[ã„ã¤?]ã§ã¯Weblogã®ãƒˆãƒ©ãƒƒã‚¯ãƒãƒƒã‚¯ç”¨ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ï¼ˆãƒˆãƒ©ãƒƒã‚¯ãƒãƒƒã‚¯ã‚¹ãƒ‘ム対ç–）ã«ã‚‚利用ã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã‚‹ãªã©ã€ãã®åˆ©ç”¨ç¯„囲ã¯å¾ã€…ã«åºƒãŒã‚Šã¤ã¤ã‚る。 ベイジアンフィルタã§ã¯ã€åˆæœŸçŠ¶æ…‹ã§ã‚る程度ã¾ã§ã®æŒ¯ã‚Šåˆ†ã‘ãŒã§ãるよã†ã«è¨å®šã•ã‚Œã¦ã„る。振り分ã‘対象ã¨ãªã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ï¼ˆè¿·æƒ‘メールãªã©ï¼‰ã®å¦ç¿’é‡
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vpython 㨠sf ã«ã‚ˆã‚‹ãƒ«ãƒ¼ãƒ“ック・ã‚ューブ Rubik's Cube を例題㫠sf 㨠vpython ã®æ©Ÿèƒ½ã®ç´ 晴らã—ã•ã‚’示ã—ã¾ã™ã€‚ vPython ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ãƒƒã‚¯æ©Ÿèƒ½ã‚’使ã£ã¦ Rubik's Cube ã®å†…éƒ¨æ§‹é€ ã‚’è¡¨ç¾ã—ã¾ã™ã€‚ vPython を使ã£ã¦ Rubik's Cube ゲームã®ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ»ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ を作りã¾ã™ã€‚vPython ã®ãŠã‹ã’ã§ã€ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ãƒƒã‚¯ã‚¹å‡¦ç†ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ 㯠150 行程度ã§æ¸ˆã‚“ã§ã—ã¾ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ Rubik's Cube ã®é¢ã®å›žè»¢æ“作ã¯ã¯ç¾¤æ¼”ç®—ã¨è¦‹ãªã›ã¾ã™ã€‚ãã®ç¾¤ã¯ S48 対称群ã®éƒ¨åˆ†ç¾¤ã§ã™ã€‚ルービック・ã‚ューブã®å…é¢ãã‚Œãžã‚Œã‚’回転ã™ã‚‹æ“作㯠48 x 48 ã®ç½®æ›è¡Œåˆ—ã§è¡¨ç¾ã§ãã¾ã™ã€‚ã“ã®ç½®æ›è¡Œåˆ—ã‚’ sf ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«å¤‰æ•°ã¨ã—ã¦è¡¨ç¾ã—ã¾ã™ã€‚抽象的ãªè¨˜å·ã§ã¯ãªãã€sf を使ã£ã¦å®Ÿéš›ã«è¨ˆç®—ã•ã›ã‚‰ã‚Œã‚‹è¡Œåˆ—ファイル変数を作りã¾ã™ã€‚ ルービック・ã‚ュー
Complexification | Gallery of Computation
processing   january, 2004   j.tarbell based on code by Paul Bourke
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ランã‚ング
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ランã‚ング
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Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani
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