自作ソフトにテキストの多クラス分類機能を組み込みたくて、調べてみたら Complement Naive Bayes(CNB、補集合ナイーブベイズ)というアルゴリズムが最近の流行のようで、これを検証してみることにしました。 元論文 を一通り読んでから検証を進めていきました。実装される際は目を通すことをオススメします。 使用したコーパスは以下のようなもの 想定する用途に合わせて、それなりにクラス間でデータの量にばらつきがあります。 クラス ファイル数 サイズ A 832 121MB B 491 182MB C 449 59MB D 312 111MB E 298 26MB F 245 67MB G 234 73MB H 210 33MB I 123 33MB J 63 3MB K 62 14MB L 47 6MB M 47 5MB ひとまず、シンプルなナイーブベイズを 集合知プログラミング を
Machine Learning Advent Calendarの20日目です。 はじめに Naive Bayes(NB)とその改良版のTransformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)、Averaged One-Dependence Estimators(AODE)という手法について解説と実装を書きます。 Naive Bayes NBはベイズの定理と特徴変数間の独立性仮定を用いた分類器です。文書のカテゴリ分類等でよく利用されます。 NBは、事例$X$に対し$P(y|X)$が最大となるクラス$y$を分類結果として返します。$P(y|X)$は、ベイズの定理を用いて、以下のように展開が可能です。 P(y|X) = \frac{P(y, X)}{P(X)} = \frac{P(X|y)*P(y)}{P(X)} \propto P
The BJP-led National Democratic Alliance (NDA) has emerged victorious in India’s 2024 general election, but with a smaller majority compared to 2019. According to post-election analysis by Goldman Sachs, UBS,… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to
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