Ensembles of example dependent cost-sensitive decision trees slides
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 開発において言語の習得はいわば前段階。データ構造やアルゴリズムを理解して初めて作りたいと思ったプログラムを作れるようになります。データ構造やアルゴリズムは抽象的な概念なので，プログラミング言語やパラダイムが変化してもずっと使い続けることができる。いわば潰しの効く知識になりえるのが良いところ。 よく使われるデータ構造やアルゴリズムを勉強するためには，Data Structure Visualizationのようなサイトを使うといいかもしれない。Webブラウザ上で視覚的に確認できるのがよいところ。例えば，バブルソートやクイックソートのような主要なソートアルゴリズムはここで確認できる。どのよ
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