Empirical Bayes method - Wikipedia
Empirical Bayes methods are procedures for statistical inference in which the prior probability distribution is estimated from the data. This approach stands in contrast to standard Bayesian methods, for which the prior distribution is fixed before any data are observed. Despite this difference in perspective, empirical Bayes may be viewed as an approximation to a fully Bayesian treatment of a hie
まだ残ってた。
筆不精なので全然書いてなかった。というか、このブログの存在すら忘れてました。 機械学習の勉強中とか言いつつ、何も書いてないですね。ブログ開設から2年が経過していますが、その間の作業としては [ブログ開設当初]・ Averaged Perceptron （Perl モジュール）作成2値、多値分類、双対形式版では polynomial kernel が使える。キャッシュを用いて高速な学習が可能。主形式版はとりあえず早い。 [その後]・ オンライン学習で Logistic regression 作成系列ラベリングをやってみたくて、CRFの勉強として作ってみた。単純なGDで実装。 ・ Exponentiated Gradient Algorithms for Log-Linear Structured Predictionこれを読んでお勉強。 ・ EG で Logistic regression
未知語の確率モデルと単語の出現頻度の期待値に基づくテキストからの語彙獲得 | CiNii Research
タイトル別名 ミチゴ ノ カクリツ モデル ト タンゴ ノ シュツゲン ヒンド ノ キタイチ ニ モトヅク テキスト カラ ノ ゴイカクトク Lexical Acquisition from Japanese Text Based On Statistical Unknown Word Model and Expected Word Frequency 自然言語処理 本論文では 未知語の確率モデルと単語の出現頻度の期待値に基づいて日本語テキストから未知語を収集する方法を提案する. 本手法の特徴は 単語を構成する文字の種類ごとに異なる未知語モデルを使用することによりひらがな語や複数の字種から構成される単語を収集できること および 単語の出現頻度の期待値を文字列の単語らしさの尺度とすることにより出現頻度が低い単語を収集できることである. 人手により単語分割された EDRコーパスから無作為に選択
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