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
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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