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最近傍探索

最近傍探索（英: Nearest neighbor search, NNS）は、距離空間における最も近い点を探す最適化問題の一種、あるいはその解法。近接探索（英: proximity search）、類似探索（英: similarity search）、最近点探索（英: closest point

Palabras Relacionadas

近隣探索プロトコル

ルータ広告を受信することができる。 ルータ広告 (Router Advertisement) Type 134 ルータが周期的またはルータ要請メッセージにこたえて、ルータの存在と種々なリンクとインターネット・パラメータを広告する。 近隣者要請 (Neighbor

近傍

(1)近所。 近辺。 付近。 (2)〔数〕 空間（または平面）において， 一点 a を中心とする半径εの球（平面の場合は円）の内部を a のε近傍という。 近傍の概念は一般の位相空間に拡張される。 → 位相

探索

(1)さがしもとめること。 「広く資料を～する」 (2)罪人の行方・罪状などをさがし調べること。 「賊を～する」「～方(ガタ)」

最良優先探索

探索 > 最良優先探索 最良優先探索（さいりょうゆうせんたんさく、英: best-first search）は、幅優先探索（英: breadth-first search）を何らかの規則（評価関数）に従って次に探索する最も望ましいノードを選択するように拡張した探索アルゴリズムである。

近傍系

数学の位相空間論周辺分野において、点の近傍系（きんぼうけい、英: neighbourhood system）あるいは近傍フィルター（きんぼうフィルター、英: neighbourhood filter）とは、その点の近傍全体の成す集合族をいう。 位相空間 X とその任意の元 x に対して、x の（全）近傍系 V ( x )

探索コスト

探索コスト（たんさくコスト、英: search cost）は取引コストやスイッチング・コストの一種で、情報収集や代案探索にかかる費用を意味する。 完全合理的な消費者であれば、効用を最大化するために、限界費用が限界便益を上回るまで、より良い商品やサービスを求めて探索

探索木

探索木とは、計算機科学において特定のキーを特定するために使用される木構造である。その木構造が探索木として機能するために、あるノードのキーは、そのノードの左の子ノードのキーよりは常に大きく、逆に右の子ノードのキーよりは常に小さい性質が必要である。 探索木はその木

最近

(1)現在にいちばん近い過去。 少し前から今までの間。 ちょっと前。 ちかごろ。 副詞的にも用いる。 「～買ったばかりの本」「～になって判明した」「～の情勢」 (2)いちばんそれに近いこと。 「太陽に～の惑星」

K近傍法

アルゴリズムの訓練段階では、訓練例の特徴ベクトルとクラスラベルだけを保持している。実際の分類段階では、クラスが未知である標本の特徴空間におけるベクトルが与えられる。この新たなベクトルと既存のベクトル群との距離を計算し、k 個の最近傍の標本が選択される。新たなベクトルを特定のクラスに分類する方法はいくつかある。最も一般的な手法は、k

モンテカルロ木探索

モンテカルロ木探索（モンテカルロきたんさく、英: Monte Carlo tree search、略称MCTS）とは、モンテカルロ法を使った木の探索の事。決定過程に対する、ヒューリスティクス（＝途中で不要な探索をやめ、ある程度の高確率で良い手を導ける）な探索アルゴリズムである。 モンテカルロ木

探索行動

探索行動（たんさくこうどう）とは、動物に見られる周囲の状況を探索する行動のことである。狭義には、空間に対する探索行動である空間的探索行動（くうかんてきたんさくこうどう）のみを指すが、広義には、情報に対する探索行動である情報探索行動（じょうほうたんさくこうどう）を含む。

二分探索

かも知れない。 位置1～4の中央の位置は、1 + (4 - 1) / 2 = 2 位置2のデータは3なので「N」、位置1も「n」とわかる。目的のデータは位置3～4にあるかも知れない。 位置3～4の中央の位置は、3 + (4 - 3) / 2 = 3 位置3のデータは5なので「N」。もし

直線探索

をどのくらい動かすかを表すステップサイズを計算する。そのステップサイズを用いて、解を求める方法として、最急降下法、ニュートン法、準ニュートン法など、数多く存在する。ステップサイズは厳密に求める方法と近似的に求める方法がある。 次の勾配法の例は、第4ステップで直線探索を用いている。 反復カウンターを k = 0 {\displaystyle

視覚探索

探索時間の性質は、あたかも被験者が刺激中の探索アイテムを1つずつ検討しながら、目標刺激であるかどうかを決断しているようであるので、"逐次探索"とよばれる。 特徴統合理論 en:Attentional engagement theory 誘導探索理論 目視検査 Wolfe, J

鶴澤探索

作品名 技法 形状・員数 寸法（縦x横cm） 所有者 年代 落款・印章 備考 群鶴図 紙本墨画著色 襖8面・壁貼付4面・腰障子貼付4面 園城寺法明院 1765年（明和2年）頃 款記「鶴澤探索筆」 法明院障壁画は、探索と同じ鶴澤派に属する大森捜雲・勝山琢舟、兄弟弟子にあたる石田幽汀の弟子円山応挙、池

線型探索

ルゴリズムだと謂える。プログラミング言語の予約語探索などでは、理論的にはハッシュ法のほうが早いが、全体の効率を考えると、あまり影響はない[独自研究?]。 下のような7個のデータを持つリストがある。このときに今要素1がどこにあるか、検索したい。 線形探索では、 最初の要素である10を見る。 10は1ではないので、次の要素7を見る。

最近親

最近親（さいきんしん、英語: Next of kin）は、親子や兄弟姉妹など、血縁関係が最も近い親族関係について用いられる用語。 いとこなど、血縁関係が比較的遠い血族と区別する文脈で用いられる。親子や兄弟姉妹と結婚することを善行とする、ゾロアスター教のフヴァエトヴァダタは最近親婚と表現される。 ^

均一コスト探索

探索 > 最良優先探索 > 均一コスト探索 均一コスト探索（きんいつこすとたんさく、英: uniform-cost search）は、重み付きの木や木構造やグラフを辿ったり探索するための探索アルゴリズムである。最良優先探索において、評価関数を根ノードから探索ノードまでのコスト

三分探索木

search tree）は、トライ木の各ノードを二分探索木として表現したデータ構造である。各ノードは文字列中の文字と以下の三つの子ノードを持つ。 その文字の代わりに、より小さな文字を指す左ノード その文字の代わりに、より大きな文字を指す右ノード その文字の次の文字を指す中央ノード