マルコフ連鎖と日本語形態素解析によるワードサラダSEO
マルコフ連鎖とは マルコフ連鎖は未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であることを利用した確率統計モデルです。定義としては次のような形を取ります。 マルコフ連鎖は、一連の確率変数 X1, X2, X3, … で、現在の状態が決まっていれば、過去および未来の状態は独立であるものである。形式的には、 であるような過程をいう。一般の、時間的に均一でないマルコフ連鎖は、この等式を満たさない。（Wikipedia:「マルコフ連鎖」より） はい、難しい数式が出てきましたね。私もこの中身は完全には理解していません。しかし、このマルコフ連鎖を使うと、現在のデータを一定の出現率で並び替えるアルゴリズムを作成することも可能という事を憶えておいてください。実はGoogleのページランクアルゴリズムなどにもマルコフモデルが応用されています。 日本語形態素解析とは 日本語は単語と助詞を中心に、日本独
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-2
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-1（http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5190440） の続き。お天気推移モデルを拡張して連続モデル（正規分布等）を構築。そのマルコフ連鎖モンテカルロ法をどうするのか？という点を解説。また合わせて熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説も実施。Read less
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正（2010/11/01）Read less
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