2015-05-10から1日間の記事一覧

空間を抑える Sketching and streaming algorithms I & II & IIIの前半:ぱらぱらめくるCrash course "Sublinear Algorithms for Big Datasets"

Sketching and streaming algorithms IのPDF、同 II のPDF、同 III の前半のPDF いきなり「実例」が始まっている…ということは、要するに「こういう課題設定」なら「こういうsublinear algorithmがありますよ」という(ある意味で雑多な)カタログがsublinear …

補遺 確率変数の不等式

Markov 不等式 ある確率変数Xの値がt以上になる確率は、Xの期待値をtで割った値以下である # 取りうる値の種類数 n.val <- 10 # 正の確率変数値 v <- sort(runif(n.val)) library(MCMCpack) # 値別の生起確率 p <- rdirichlet(1,rep(1,n.val)) # 期待値 Ex <…

イントロダクション:ぱらぱらめくるCrash course "Sublinear Algorithms for Big Datasets"

イントロダクションのPDF Big dataを使う例 (1,2,...,n+1)の値のカードがあるときに、バラバラな順番にn枚のカードを見たとする。出ていないカードの値を当てるには、n+1個の値の出た・出ないを全部覚えておく必要はない(覚えておいても良い)。それまでに出…

ぱらぱらめくるCrash course "Sublinear Algorithms for Big Datasets"

資料はこちら 構成 イントロダクション Sketching and streaming algorithms I Sketching and streaming algorithms II Sublinear-time algorithms I Sublinear-time algorithms II + Introduction to MapReduce

Sublinear algorithm

昨日の記事で色々な「大規模データ対策」の一つにsublinear algorithmという、データをスキャンしながら、全部のレコードを眺め渡すことなしに、答えを返す「軽い」方法のことが出てきた 調べてみる かいつまんで、かつ網羅的に一目でわかるサイトが見つから…

実用に関すること Sublinear-time algorithms IV:ぱらぱらめくるCrash course "Sublinear Algorithms for Big Datasets"

空間と時間とをsublinear化する例のPDF、ビッグデータの検定Lp検定のPDF、グラフ状のデータマイニングの例

Sublinear-time algorithms III後半:ぱらぱらめくるCrash course "Sublinear Algorithms for Big Datasets"

Sublinear-time algorithmsのPDF

確率変数の不等式を視覚的に理解する〜マルコフの不等式・チェビシェフの不等式〜

Wikipediaのこのページに沿ってとはどういうことかを順を追って視覚的に確認してみます 確率変数の不等式を視覚的に理解する: マルコフの不等式・チェビシェフの不等式作者: ryamada発売日: 2015/05/14メディア: Kindle版この商品を含むブログ (2件) を見る …