オンライン学習ライブラリ oll の node.js アドオンを作って JavaScript で機械学習させてみた - 凹みTips
はじめに OLL によるオンライン学習を試してみた - 凹みTips にて oll （Online-Learning Library) を触ってみた記事を書きましたが、これを元に oll を node.js のアドオン化をしてみました。 ダウンロード hecomi/node-oll · GitHub 使ってみる github の README にも書きましたが以下のように使えます。 2012/06/20 0:25 - add の引数を修正 var oll = require('./build/Release/oll'); var PA1 = new oll.PA1(); // 学習とテスト PA1.add(true, '0:1.0 1:2.0 2:-1.0'); PA1.add(false, '0:-0.5 1:1.0 2:-0.5'); console.log(PA1.test('0:1
OLL によるオンライン学習を試してみた - 凹みTips
はじめに 音声家電制御に用いている音声認識エンジン Julius の認識結果の精度を高めるために、機械学習を取り入れようと思います。機械学習を Julius に取り込んだ例としては、ルールベースjuliusの誤認識対策にSVMを利用してみよう - お前の血は何色だ!! 4 にて、rtiさんが liblinear を用いたものを紹介してされています。しかしながら liblinear ではオンライン学習できないことを課題として挙げられていました。そこでうまくやってくれそうな C++ ライブラリを探したところ、oll - oll: Online-Learning Library - Google Project Hosting を見つけました。以下、Wiki（OllMainJa - oll - oll: Online-Learning Library - Google Project Hosti
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) - シリコンの谷のゾンビ
SVMツールで有名なLIBSVMの作者らがまとめた "A Practical Guide to Support Vector Classification" という良資料[1]の日本語解説資料をまとめてみたので公開． SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) View more presentations from sleepy_yoshi 元資料はこちら 本資料作成のきっかけは，まわりの人に「SVMとかいう手法使ったんだけど，機械学習よくわからなくてさ」という感じで相談を受けて「カーネルは何使ってるの?」「素性のスケーリングはした?」「Cパラメータは調整した?」というようなことを聞くのだけれど，「???」というやりとりにうんざりしたから． その都度，Cパラメータというものがありまして〜，カーネルというものが
Exact Soft Confidence-Weighted Learning (ICML2012) 読んだ - kisa12012の日記
概要 オンラインでの分類学習の世界では，CWが非常に強力なアルゴリズムとして注目されています．特に，その圧倒的な分類精度及び収束速度は圧巻の一言であり，自然言語処理を中心に様々な分野で応用例や派生アルゴリズムが提案されています*1． 一方で，ノイズデータのが混入していた場合に精度がガタ落ちする性質がCWの重大な欠点として多くの人から指摘されていました．ノイズが予め取り除かれている実験設定ならば良いのですが，ノイズが含まれている可能性の高い実データにはCWは中々不便．この問題を解決するため，ノイズ耐性の強いCW系アルゴリズムの決定版（？）として，SCW (Soft Confidence-Weighted)アルゴリズムがICML2012という会議で提案されました．本エントリでは，SCWの紹介を行います． Exact Soft Confidence-Weighted Learning, Wang
Confidence Weighted Linear Classificationを読んだ - 射撃しつつ前転 改
ICML2008で発表されたDredzeらのConfidence Weighted Linear Classificationを読んだ。これは線形分類器を学習する新しいオンライン学習型アルゴリズムの提案である。すぐに使える実装としてはOLLというオープンソースのライブラリがあり、実際に良い実験結果が出ているようだ。 Confidence Weightedのアイデアは、よく出てくる素性に関しては一回の更新における数値の変更量を減らしてやり、あまり出てこない素性に関しては、一回の更新でぐっと値を変更してやろう、というものである。 こういった新しい更新方法を考案した動機を明らかにするために、Perceptronを使って、単語を素性として評判分類の学習を行うような問題を考えてみる。肯定的な評価のサンプルとして"I liked this author."というものがあったとすると、このサンプルの分類
Confidence Weightedで ランク学習を実装してみた
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機械学習のPythonとの出会い（１）：単純ベイズ基礎編
Statistics Favorites 0 Downloads 0 Comments 0 Embed Views 0 Views on SlideShare 0 Total Views 0 機械学習のPythonとの出会い（１）：単純ベイズ基礎編 — Presentation Transcript 機械学習のPythonとの出会い (1) 単純ベイズ：入門編 神嶌 敏弘 ( http://www.kamishima.net/ ) Tokyo.Scipy #4 (2012.06.18) 1 自己紹介• 専門について • 機械学習やデータマイニングが専門と名乗ってます • PRML本とか翻訳しましたが，変分ベイズとか，MCMC とか複雑 なことは全然してません • 手法を深掘りすることよりも，新しい問題設定を考えて，できるだ け簡単な方法で解くようにしたいと思ってます• NumPy / Sc
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