グラフ理論 リスクタスク対応の為の再現率100%の実現の課題と実装
機械学習において再現率100%を実現するとは
機械学習のタスクにおいて、再現率は分類タスクに主に使われる指標となる。この再現率(Recall)100%を実現するとは、分類モデルが全ての陽性サンプルを正しく検...
グラフ理論
グラフ理論 オントロジー ナレッジグラフの自動生成と様々な実装例
ナレッジグラフについて
ナレッジグラフは、情報を関連性のあるノード(頂点)とエッジ(つながり)の集合として表現するグラフ構造であり、異なる主題やドメインの情報を結び付け、その関連性を可視化するために使用されるデータ...
アルゴリズム:Algorithms 音声認識システムの概要と作り方
音声認識システムの概要
音声認識システム(Speech Recognition System)は、人間が話す言葉をコンピューターが理解できる形式に変換する技術であり、音声入力を受け取り、それをテキスト情報に変換するシ...
グラフ理論 EMアルゴリズムと各種応用の実装例
EMアルゴリズムについて
EMアルゴリズム(Expectation-Maximization Algorithm)は、統計的推定や機械学習の分野で広く用いられる"反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について"で述べている...
アルゴリズム:Algorithms ロバスト主成分分析の概要と実装例
ロバスト主成分分析(Robust Principal Component Analysis、RPCA)
ロバスト主成分分析(Robust Principal Component Analysis、RPCA)は、データの中...
アルゴリズム:Algorithms トピックモデルの概要と様々な実装
トピックモデルの概要
トピックモデルは、大量のテキストデータからトピック(テーマやカテゴリ)を自動的に抽出するための統計的モデルとなる。ここでのテキストデータの例としては、ニュース記事、ブログ記事、ツイート、顧客...
python Bron-Kerbosh法の概要とアルゴリズム及び実装例
Bron-Kerbosh法の概要
Bron–Kerbosch法（ブロン・カーボッシュ法）は、無向グラフにおける最大クリーク（最大クリーク集合）を完全に列挙するための再帰的バックトラッキングアルゴリズムであり、1...
python Kuhn-Munkersアルゴリズムの概要と実装例
Kuhn-Munkersアルゴリズムの概要
Kuhn–Munkres アルゴリズム（ハンガリアン法とも呼ばれる）は、重み付き二部グラフにおける最小（または最大）重み完全マッチングを求めるためのアルゴリズムである...
python VF2アルゴリズムの概要と実装例
VF2アルゴリズムの概要
VF2アルゴリズムは、グラフ同型性（Graph Isomorphism） および 部分グラフ同型性（Subgraph Isomorphism） を判定するための高速アルゴリズムの一つで...
python Nautyアルゴリズムの概要と実装例
Nautyアルゴリズムの概要
Nauty（No AUTomorphisms, Yes?）は、グラフ同型性（Graph Isomorphism）判定およびグラフのカノニカルラベリング（Canonical Labe...