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アルゴリズム

IT技術

アルゴリズムの勉強方法とは?プログラミングコンテストについて学べる書籍などもこちらです

「アルゴリズム」とは、何らかの問題を解くための計算の実行手順のことです。 アリゴリズムの1つひとつはシンプルですが、多くのアルゴリズムを組み合わせたりすることで、 複雑な機能を実現することができます。 既存アルゴリズムに詳しくなったり、問題解決に最適なアルゴリズムを選ぶことができるといった能力を磨いておくことで、付加価値の高い製品を、短時間で構築することが可能となり、就職や転職の時など、あなたの市場価値を高めることができます。 といっても、アルゴリズムの勉強方法って、どうすればいいの?アルゴリズムの考え方は、どう身につければいいの? アルゴリズムの書き方にコツはあるの?と思われる方も多いかと思います。 そこで本記事では、アルゴリズムの効率的な勉強方法について、 プログラミングコンテストやオンラインジャッジなどの活用方法など、 アルゴリズムをシッカリ学びたいあたなのために、 アルゴリズムをプログラミングしながら学べるおすすめの本や教科書・参考書などもご紹介します。
IT技術

アルゴリズムとは?アルゴリズムに入門したいあなたにおすすめの本はこちらです

「アルゴリズム」とは、何らかの問題を解くための計算の実行手順のことです。 例えば、 データを希望する順番に「並べ替える」 データの中に、知りたい情報があるか「検索する」 似た情報は1つのかたまりとして認識するため...
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「主成分分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「主成分分析」とは、手元のデータの情報量をなるべく失うことなく、データの見方を変える方法です。 主成分分析は、例えば、経営、経済、医学、スポーツ、教育など様々な分野で使われています。その他の分野でももちろん適用可能ですので、主成分分析を身につけることで、分析力を一段アップさせることが可能です。そこで本記事では、これから主成分分析を学びたい方、具体的な例を知りたい方、エクセルでのやり方を身につけたいあなたのために、主成分分析をサクッと学べる良書をご紹介します
おすすめ

「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】

「機械学習」では「最適化」は必須の概念です。基礎となる概念や数学から、最適化の方法、機械学習での最適化の使い方など、考え方・定式化・アルゴリズム・具体例・数値例などスッキリ体系的に理解したいですよね。機械学習を勉強している、ビジネスに活かしたい、最新論文を素早く理解したいあなた、機械学習力を底上げしてくれるこちらはいかがでしょうか
おすすめ

「カーネル法」とは?「サポートベクターマシン」などの基礎となるカーネル法に入門したいあなたは、こちらはいかがでしょうか【カーネル多変量解析】

データ分析の手法というと重回帰分析までマスターしたよ、って方も多いのではないでしょうか。重回帰分析はとても有効な方法なのですが、複雑なデータを扱う時には万能なわけではありません。重回帰分析で限界を感じたあなたは「カーネル法」を試してみてはいかがでしょうか。 「カーネル法」とは?という方から、カーネル法の特徴や応用分野などを、サクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「階層的クラスタリング」の「完全連結法(Complete Linkage Method)」とは?初学者の方でも、わかりやすいようにまとめました

「クラスター分析(クラスタリング)」は、大量のデータをグループに分けることで、中身を理解しやすくするためのデータ分析手法です。クラスタリングの中で、「階層的クラスタリング」はよく使われる手法の1つです。階層的クラスタリングにはいろいろなアルゴリズムがあります。今回は「完全連結法(Complete Linkage Method)」というアルゴリズムを紹介し、最短距離法との違いなど、初学者の方が、他のクラスタリングを学ぶ際にも役に立つ情報をわかりやすくまとめました。
アルゴリズム

「階層的クラスタリング」の「最短距離法(Single Linkage Method)」とは?初学者の方でもわかりやすいようにまとめました

クラスター分析は、大量のデータをグループ分けして中身を理解するための方法です。「階層的クラスタリング」はよく使われるクラスター分析の手法の1つで、「最短距離法(Single Linkage Method)」は他の手法を学ぶ際にも役に立ちます。クラスター分析の初学者の方でもわかりやすいように、階層的クラスタリング(最短距離法)についてまとめました
アルゴリズム

「距離行列」とは?データ分析手法全般でよく使う「類似度」について学びたいあなたはこちらをどうぞ

大量の情報の中から重要な知見をみつけだす「データマイニング」では、「クラスター分析」など、情報の「グループ化」がよく使われます。クラスター分析は、データ分析の初期段階での「探索的データ分析」でも使われるので、クラスター分析をシッカリ学ぶことは「データ分析の基礎」となります。データの特徴を整理してまとめた「距離行列」とはなにか?をシッカリ理解したいあなたや「距離行列の成分」に関する2つの特徴をつかんで、大規模データでも使えるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「クラスター分析」ってどうやるの?クラスター分析のやり方、具体的な3つのステップはこちらです

「クラスター分析」は、コンピュータを使って情報をグルーピングする手法です。大量の情報であっても整理・分類することで、わかりやすく、サクッと理解することができます。情報洪水の中から有用な情報を効率よく見つけ出したいあなたや、クラスター分析を学びたい初学者のあなたにおすすめな「クラスター分析のやり方」、3つのポイントはこちらです
アルゴリズム

テキストマイニングの「クラスター分析」などで使われる、知らないと恥ずかしい「素性ベクトル作成の定番的方法」とは?

「素性ベクトル」の作成は、テキストマイニングの「クラスター分析」など必須です。素性ベクトルを作るには多くの方法がありますが、テキストマイニングの初学者ならまずは知っておいた方がいいものや知らないと恥ずかしいものなどがあります。本連載の第6回では素性ベクトル作成でよく使われる定番の方法についてわかりやすくご紹介します。
アルゴリズム

テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」を洗練する2つのテクニックとは?

「素性ベクトル(特徴ベクトル)」は、「クラスター分析」をする際に必須のデータです。データを素性ベクトルに変換してクラスター分析を行いますが、素性ベクトルへの変換には、知っておかないと失敗するテクニックがあるんです。そこでテキストマイニングなどでクラスター分析をしたいあなたのために、素性ベクトルの作成を洗練する2つのテクニックをわかりやすくまとめました
アルゴリズム

テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」をつくりたいあなたが知らないと損をする必須のテクニックとは?

「素性ベクトル(特徴ベクトル)」は、クラスター分析をする上で必須のデータです。テキストマイニングなどでクラスータ分析をするときには、文書データを素性ベクトルデータに変換しますが、知らないとうまくいかない、注意すべきポイントがあります。素性ベクトルを作ってクラスター分析をやってみたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

テキストマイニングなどのクラスター分析でも重要な「素性(そせい)ベクトル」を作るための3つのステップとは?

テキストマイニングなどのクラスター分析では、データをそのままグルーピングするわけではありません。データはまず「素性ベクトル」にしてから、その後クラスター分析を行います。なので、クラスター分析を行うときには、素性ベクトルを作ることは必須になります。素性ベクトルを作るため手順を、3つのステップでサクッと理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか
アルゴリズム

テキストマイニングの「クラスター分析」でも必要な「素性(そせい)ベクトル」とは?なぜ必要なの?

素性ベクトル」は、テキストマイニングのクラスター分析など様々な場面で必要となる重要な概念です。現代は情報過多の時代ですが、情報の非対称性はビジネスの競争優位やアイデアの源泉になったりします。なので、大量の情報を効率的に理解・処理することはとても役立ちます。クラスター分析ができれば、大量の情報を自動的に整理・分類でき、本質的な情報を効率的に得ることができて、うれしいですよね。クラスター分析をするならまず学ばないといけない素性ベクトルとは?なぜ必要なの?についてサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「クラスター分析」とは?膨大な情報の内容を、ラク〜にサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ

「クラスター分析」は、情報を整理・分類するためのコンピュータアルゴリズムです。自分で読みながら、膨大な情報を整理・分類することもできますが、時間もかかるし大変ですよね。クラスター分析はコンピュータにやらせるので、サクッとラク〜に整理・分類することができます。クラスター分析は様々なデータに対して使えるので、応用範囲も広く、学んでおいて損はありません。クラスター分析とは?という初学者の方から、そのアルゴリズムや具体例など、クラスター分析をサクッと知っておきたいあなたにはこちらはいかがでしょうか
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