最é©åŒ–超入門ゼãƒã‹ã‚‰å§‹ã‚る深層強化å¦ç¿’（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
視覚化ã«ã‚ˆã‚‹5ã¤ã®ã‚¬ãƒ™ãƒ¼ã‚¸ã‚³ãƒ¬ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ 入門 | POSTD
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高速文å—列解æžã®"別"世界 - æ°—ã¾ã¾ãªãƒ–ãƒã‚°
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ã“ã®è¨˜äº‹ã¯Competitive Programming Advent Calendar Div2012ã®2日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 12月20日追記： Darseinã•ã‚“ãŒ20日目ã®è¨˜äº‹ã§ã€ãƒ“ット演算ã«ã¤ã„ã¦ã®è©³ã—ã„説明を紹介ã—ã¦ãã ã•ã£ã¦ã„ã¾ã™ï¼å¿…èªã§ã™ãï¼ï¼ï¼ï¼ï¼šï¼‰ ã¯ã˜ã‚ã« Y＾´　　 　 　 ∨ï¼ï¼ ï¼,∠,. ' ï¼lï¼ï¼ï¼ ï¼, ' , 'ï¼ !　｜ ｌ }´　　　　 〈 〉 　　 変　　〈/ , ' ï¼ï¼ï¿£ï½€>< ï¼ï¼ï¼ ï¼ï¼ï¼ _,.=â€|'"´l　ｌ〈　　変　　/ 〈　　　 æ…‹.　　 ∨, 'ï¼l| 　 ,.'-â€ï½¤ï½€/ï¼ï½€7/　 ï¼''"´__　｜　ﾊ l丿　 æ…‹ 　 { 人）　　　! !　　　（ï¼! 　|ヽ〈_　・.ﾉ〃 　〃 ï¼ã€€ 'ï¼âŒ’ヾ.!　,'　!ã　　 ! !　　（_ ト､__ï¼ ã€€ ヽ､_,.イ　 　 ï¼ï½Œã€€ï½Œã€€ï½œ:::::::｀｀`/:::::ï¼...´..
æƒ…å ±ç³»ä¿®å£«ã«ã‚‚ã‚ã‹ã‚‹ãƒ€ãƒ–ルé…列 - アスペ日記
最近話題ã®ã€Œæ—¥æœ¬èªžå…¥åŠ›ã‚’支ãˆã‚‹æŠ€è¡“ã€ã‚’途ä¸ã¾ã§èªã‚“ã 。 3ç« ãŒã‚‚ã®ã™ã”ãæ°—åˆã„ãŒå…¥ã£ã¦ã„る。 trie（トライ）ã¨ã„ã†ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ§‹é€ ã®2ã¤ã®å®Ÿè£…ã€ã€Œãƒ€ãƒ–ルé…列ã€ã¨ã€ŒLOUDSã€ã«ã¤ã„ã¦è©³ã—ã説明ãŒã•ã‚Œã¦ã„る。 ダブルé…列ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€ã¼ãã¯ä»¥å‰è«–文をèªã‚“ã§å‹‰å¼·ã—よã†ã¨ã—ãŸã®ã ãŒã€ãã®æ™‚ã¯é›£ã—ãã¦ã‚ãらã‚ãŸè¦šãˆãŒã‚る。ã—ã‹ã—ã€ã“ã®æœ¬ã®èª¬æ˜Žã‚’èªã‚€ã“ã¨ã§ç†è§£ãŒã§ããŸã€‚ ã‚ã‚ŠãŒãŸã„。 感銘をå—ã‘ãŸã®ã§ã€ã“ã®æœ¬ã‚’æ•™æã«å‹é”ã¨2人勉強会をã—ãŸã€‚ ã“ã®2人勉強会ã¨ã„ã†ã®ã¯ã€ã¼ããŒå¾©ç¿’ã‚’å…¼ãã¦å‹é”ã«æ•™ãˆã‚‹ã¨ã„ã†ã®ãŒã ã„ãŸã„ã®ã‚¹ã‚¿ã‚¤ãƒ«ã€‚ ã—ã‹ã—ã€ã„ã–ã‚„ã£ã¦ã¿ã‚‹ã¨ã„ã‚ã„ã‚ã¨é›£ã—ã„。 次ã®ã‚ˆã†ãªã¨ã“ã‚ã§ã²ã£ã‹ã‹ã‚‹ã‚ˆã†ã 。 例ã®ã‚µã‚¤ã‚ºãŒå°ã•ãã€ã‚¤ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ã‚’å–šèµ·ã™ã‚‹ã®ãŒé›£ã—ã„。 最åˆã®å›³ã®ãƒŽãƒ¼ãƒ‰ç•ªå·ã¨ã€æœ€çµ‚çš„ãªãƒ€ãƒ–ルé…列上ã®ä½ç½®ãŒç•°ãªã‚‹ãŸã‚ã€æ··ä¹±ã™ã‚‹ã€‚ å˜èªžçµ‚端ã«ã¤ã„ã¦è¨€åŠãŒãªã„ã®ã§ã€ã©ã®ãƒŽãƒ¼ãƒ‰ãŒå˜èªžã‚’表ã—ã¦ã„ã‚‹ã‹ãŒã‚ã‹ã‚‰
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クラスター分æž
クラスター分æžã€€ã€€ã€€ã€€ã€€Last modified: Aug 28, 2015 似通ã£ãŸå€‹ä½“ã‚ã‚‹ã„ã¯å¤‰æ•°ã®ã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—化を行ã†ãŸã‚ã®åˆ†æžæ‰‹æ³•ã§ã‚る。 クラスター分æžã®çµæžœã¯ï¼Œå›³ 1 ã®ã‚ˆã†ãªãƒ‡ãƒ³ãƒ‰ãƒã‚°ãƒ©ãƒ （樹状図）ã¨ã—ã¦è¡¨ç¾ã•ã‚Œã‚‹ã€‚ 個体ãŒä¼¼é€šã£ã¦ã„ã‚‹ã‹ã©ã†ã‹ã®åˆ¤å®šåŸºæº–ã¨ã—ã¦ã¯ã„ãã¤ã‹ã‚ã‚‹ãŒï¼Œå–り扱ã„ãŒå®¹æ˜“ãªãƒ¦ãƒ¼ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ‰è·é›¢ã‚’用ã„る。 個体ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒ¼åˆ†æžã‚’è¡Œã†å ´åˆã«ã¯ï¼Œè§£æžã«ç”¨ã„るデータをæ£è¦åŒ–ã™ã‚‹å ´åˆã¨ã—ãªã„å ´åˆã§ã¯çµæžœãŒã‹ãªã‚Šç•°ãªã‚‹ã“ã¨ãŒã‚る。 解æžã«ä½¿ç”¨ã™ã‚‹å¤‰æ•°ãŒç•°ãªã£ãŸå˜ä½ã§è¡¨ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã¨ãã«ã¯ï¼Œæ£è¦åŒ–ã—ãŸæ–¹ãŒã‚ˆã„ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„。ã—ã‹ã—，ã‚る変数ãŒæ±ºå®šçš„ãªæ€§è³ªã‚’æŒã¤å ´åˆã«ã¯ï¼Œæ£è¦åŒ–ã™ã‚‹ã“ã¨ã¯ä»–ã®å¤‰æ•°ã¨åŒæ ¼ã«å–り扱ã£ã¦ã—ã¾ã†ã“ã¨ã«ãªã‚‹ã®ã§æ£è¦åŒ–ã—ãªã„æ–¹ãŒã‚ˆã„ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„。 $n$ 個ã®å€‹ä½“ã«ã¤ã„ã¦ï¼Œ$p$ 個ã®å¤‰æ•° $X_{i1}, X_{i2}, \dots X_{ip}\ (i =
クラスタリング (クラスター分æž) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) ã¨ã¯ï¼Œåˆ†é¡žå¯¾è±¡ã®é›†åˆã‚’，内的çµåˆ (internal cohesion) ã¨å¤–的分離 (external isolation) ãŒé”æˆã•ã‚Œã‚‹ã‚ˆã†ãªéƒ¨åˆ†é›†åˆã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ã“㨠[Everitt 93, 大橋 85] ã§ã™ï¼Žçµ±è¨ˆè§£æžã‚„多変é‡è§£æžã®åˆ†é‡Žã§ã¯ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒ¼åˆ†æž (cluster analysis) ã¨ã‚‚呼ã°ã‚Œï¼ŒåŸºæœ¬çš„ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿è§£æžæ‰‹æ³•ã¨ã—ã¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã§ã‚‚é »ç¹ã«åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 分割後ã®å„部分集åˆã¯ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã¨å‘¼ã°ã‚Œã¾ã™ï¼Žåˆ†å‰²ã®æ–¹æ³•ã«ã‚‚å¹¾ã¤ã‹ã®ç¨®é¡žãŒã‚り，全ã¦ã®åˆ†é¡žå¯¾è±¡ãŒã¡ã‚‡ã†ã©ä¸€ã¤ã ã‘ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã®è¦ç´ ã¨ãªã‚‹å ´åˆ(ãƒãƒ¼ãƒ‰ãªã‚‚ã—ãã¯ï¼Œã‚¯ãƒªã‚¹ãƒ—ãªã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã¨ã„ã„ã¾ã™)や，逆ã«ä¸€ã¤ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãŒè¤‡æ•°ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã«åŒæ™‚ã«éƒ¨åˆ†çš„ã«æ‰€å±žã™ã‚‹å ´åˆ(ソフト，ã¾ãŸã¯ï¼Œãƒ•ã‚¡ã‚¸ã‚£ãªã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã¨ã„ã„ã¾ã™)ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Žã“ã“ã§ã¯å‰è€…ã®ãƒãƒ¼ãƒ‰ãªå ´åˆã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã«ã¤ã„ã¦è¿°ã¹ã¾ã™ï¼Ž
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Umetani, Shunji
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