第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
レーベンシュタイン距離とN-gramモデルのアルゴリズム。それは擬似Google Suggestっぽい何か。 - Bug Catharsis
きっかけは レーベンシュタイン距離 - shin5papaの日記 http://d.hatena.ne.jp/shin5papa/20090311/1236745197 レーベンシュタイン距離とN-gramモデルで、擬似的なGoogle Suggestレーベンシュタイン距離を使うことによって、擬似的にGoogle先生の「もしかして」とか、 Google Suggestっぽいことができそうかなーと思って、面白そうなのでお勉強してみた。 PHPでは標準で関数があるのかー。んー、面白いですねコレ。ということで、さっそくC#で書いてみることにしました。 ただ、このレーベンシュタイン距離のみの判定だけでは、距離が等しい結果が複数あるような場合の結果が、 イマイチ納得のゆくものにはならなかったので、更に N-gram *1による共起頻度での判定も併用することにしました。 Wikipedia - レーベ
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
