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bigdataとbayesiannetworkに関するteddy-gのブックマーク (3)

  • 尤度の解説

    このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年10月時点の調査。

    teddy-g
    teddy-g 2017/01/03
    ある観測データの下での仮説の確からしさが尤度。H0とH1の尤度の比がロッド値で、どっちが確からしいかを見るのに使う。
  • 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei

    最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか

    機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
    teddy-g
    teddy-g 2015/01/27
    機械学習のほとんどは線形識別器であり線形識別できるようにする技術がメインだったりするな。コメントにある通り主観的な部分も多く、流行のDeep Learningなんて識別関数なのか識別モデルなのか生成モデルなのか。
  • 最大エントロピーモデルについて(CRF への前振り) - アスペ日記

    最大エントロピーモデルについての解説。 既存の資料としては、A Simple Introduction to Maximum Entropy Models for Natural Language Processing や「言語処理のための機械学習入門」(通称高村)が詳しい。 記事中でもその用語を適宜使ったり、内容を引用したりする。 ここでは、できるだけ直感的に理解できるような説明を目指す。 まず、最大エントロピーモデルとは何か。 最大エントロピーモデルは、分類を行う時に使われる。 たとえば、あるレビューに出てきた単語(good とか bad とか)から、そのレビューがポジティブなのかネガティブなのか分類する、というようなもの。 この分類先のことをクラスと呼ぶ。 最大エントロピーモデルは識別モデルの一種。 識別モデルの他には生成モデルというものもある。 これらの違いは、レビューの例で言う

    最大エントロピーモデルについて(CRF への前振り) - アスペ日記
    teddy-g
    teddy-g 2015/01/27
    識別モデルの代表格・CRFを理解する為にエントロピーを調べてたら行き当たった。途中まではフムフム、と読み進める。
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