Alist vs. hash-table
An alist is a simple data structure that holds key-value pairs in a linked list. When a key is looked up, the list is searched to find it. The time it takes is proportional to the length of the list, or the number of entries. A hash-table is a more complex data structure that holds key-value pairs in a set of "hash buckets". When a key is looked up, it is first "hashed" to find the correct bucket,
サポート・ベクター・マシン
サポート・ベクター・マシンとは サポート・ベクター・マシン（SVM）は、Vapnik-Chervonenkis理論に基づいた強固な理論的基礎を持つ最新の強力なアルゴリズムです。SVMは、強力な正則化プロパティを持ちます。正則化は、新しいデータへのモデルの一般化を指します。 SVMの利点 SVMモデルは、一般的なデータ・マイニング手法であるニューラル・ネットワークおよび動径基底関数に似た関数形式を持ちます。ただし、どちらのアルゴリズムも、SVMの基盤を形成する正則化に対して根拠のある理論的アプローチを持ちません。SVMのトレーニングの容易性と一般化の質は、これらのより伝統的な手法の機能をはるかに凌いでいます。 SVMでは、テキストや画像の分類、手書き文字の認識、バイオインフォマティクスや配列分析など、実際の世界の複雑な問題をモデル化できます。 SVMは、モデルのトレーニング対象となるケースが
ニューラルネットワークを用いたパターン認識
はじめに ニューラルネットワークの主要なアルゴリズムであるバックプロパゲーション法を、車両のナンバープレートの自動読取りへの応用例で紹介します。完成版のアプレットを見る 対象読者 パターン認識に興味を持ち、特にニューラルネットワークを用いる方法に関心のある人。必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、これより古いバージョンでも、本稿のコードをコンパイルし、実行することができます。ただし、添付のコンパイル済みアプレットの実行には、J2SE Runtime Environment 5.0が必要です。また、CPUパワーが足りないと、学習に時間がかかります。 パターンには、音声、画像、図形、文字などがあります。これらが何であるかを認識することを「パターン認識」と呼び、音声認識の応用は音声入力装置に、画像認識の応用は顔や指紋の照合に使われます。文字認識は、大別して、手書き文字の認識と、印刷文字の
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http://robotics.stanford.edu/users/nir/Papers/Fr2.pdf