Mallet: MAchine Learning for LanguagE Toolkit
View the Project on GitHub mimno/Mallet Download ZIP File Download TAR Ball View On GitHub Mallet: MAchine Learning for LanguagE Toolkit MALLET is a Java-based package for statistical natural language processing, document classification, clustering, topic modeling, information extraction, and other machine learning applications to text. MALLET includes sophisticated tools for document classificati
K-Fold Cross-Validation
SLDM III c Hastie & Tibshirani - February 25, 2009 Cross-validation and bootstrap 3 K-Fold Cross-Validation Primary method for estimating a tuning parameter λ (such as subset size) • Divide the data into K roughly equal parts 1 TrainTrainValidation Train Train 5432 • for each k = 1, 2, . . . K, fit the model with parameter λ to the other K − 1 parts, giving ˆβ−k (λ) and compute its error in predic
O'Reilly Media - Technology and Business Training
More than 5,000 companies count on our digital courses and more to guide their teams through the tools and technologies that drive business outcomes. We can help yours too. New AI policy for O’Reilly authors and talent O’Reilly president Laura Baldwin shares the company’s ethical approach to leveraging GenAI tools and ensuring O’Reilly experts are compensated for their work. See it now It’s time t
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
Jubatus : Distributed Online Machine Learning Framework¶
Jubatus English Japanese
機械学習の数学記号に慣れる ー初めの一歩で躓かないためにー - Preferred Networks Research & Development
初めまして，大野と申します．今回から自分もリサーチブログを書く事になりました．これを期に定期的に投稿が出来ればと思っています． 自己紹介をしますと，私は学部から修士課程まで数学を専攻していました．入社したのは今年の4月ですが，PFIにはそれ以前から関わっており，昨年の夏にインターンに参加していました． インターンは今年も行っており，今年も皆さん奮闘しています．9月30日の13:00から15:00でUstream配信される予定ですので，是非ご覧になってください． さて，今回社内で「言語処理のための機械学習入門」（コロナ社）という本を用いて勉強会を開く事になりました．私自身専攻していた分野はいわゆる純粋数学で，機械学習の分野はあまり詳しくはないので楽しみにしています． この勉強会では紙と鉛筆を用いて自分で計算過程を追いながら読もうとしています．そこで，その準備として第0回チュートリアルを行いま
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
abeautifulwww.com - Visualization Data Mining programming Data art machine learning web programming infographics APIs リソースおよび情報
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Learning causality from textual data - Microsoft Research
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