ランダムフォレストランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
ランダムフォレストランキングの概要
ランダムフォレスト（Random Forest）は、機械学習の分野で非常に人気のあるアンサンブル学習法(複数の機械学習モデルを組み合わせることで、個々のモデルよりも優れた性能を得る手法)...
探索アルゴリズム
UCT (Upper Confidence Bounds for Trees)の概要とアルゴリズム及び実装例について
UCT (Upper Confidence Bounds for Trees)の概要
UCT（Upper Confidence Bounds for Trees）は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例につい...
モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について
モンテカルロ木探索の概要
モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search、MCTS）は、決定木探索の一種であり、ゲームの状態空間を探索し、最適な行動を見つけるための確率的手法となり、特にゲームや意思決定...
アルファベータ剪定の概要とアルゴリズム及び実装例について
アルファベータ剪定の概要
アルファベータ剪定（Alpha-beta pruning）は、人工知能やコンピュータ・ゲームの分野で使用される探索アルゴリズムの一種であり、特に、"ミニマックス法の概要とアルゴリズム及び実装例"で...
ミニマックス法の概要とアルゴリズム及び実装例について
ミニマックス法の概要
ミニマックス法は、ゲーム理論や人工知能の分野で広く使用される探索アルゴリズムの一種であり、完全情報ゲーム（両プレイヤーが全ての情報を知っているゲーム）において最適な手を選択するために使用されるものとな...
多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
多様性促進ランキングの概要
多様性促進ランキング（Diversity-Promoting Ranking）は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要
Maximum Marginal Relevance（MMR）は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
数え上げ問題の概要とアルゴリズム及び実装例について
数え上げ問題の概要
数え上げ問題（counting problem）は、組み合わせ論や確率論などの数学の分野で頻繁に取り組まれる問題の一つであり、これは、ある条件を満たす対象の総数を数え上げる問題として、しばしば組み...
探索的ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
探索的ランキングの概要
探索的ランキング（Exploratory Ranking）は、情報検索や推薦システムなどの順位付けタスクにおいて、ユーザーが関心を持つ可能性の高いアイテムを特定するための手法となる。この手法は、ユー...
ランキングアルゴリズムの概要と実装例について
ランキングアルゴリズムの概要
ランキングアルゴリズムは、与えられたアイテムの集合を、ユーザーにとって最も関連性の高い順に並べ替えるための手法であり、検索エンジン、オンラインショッピング、推薦システムなど、さまざまな分野で広...