ナイーブベイズ分類器を頑張って丁寧に解説してみる - Qiita
============================================= ナイーブベイズ分類器、あるいは単純ベイズ分類器という分類器について解説したいと思います。 何それ？という方。まずはわけがわからないとしてもWikipediaのエントリを見てみましょう。 http://ja.wikipedia.org/wiki/単純ベイズ分類器 上の説明でよくわかったという方はこれ以上先に進む必要はありません。 ナイーブベイズ分類器は、一言でいうと、 分類問題ってベイズの定理を使えば解けるんじゃね？ というものです。入力 $X$ が与えられた時に出力 $Y$ が得られる確率 $P(Y|X)$ は以下の等式で表す事が出来ます： $$ P(Y|X) = \frac{P(Y) P(X|Y)}{P(X)} $$ これがベイズの定理です。 $P(Y)$ は事前分布と呼ばれ、 $P(X|Y)$
高速な編集距離の計算方法 - Qiita
今日紹介するコードはここにおいてあります。 https://gist.github.com/aflc/6482587 編集距離（levenshtein距離）の計算方法で一番有名なのが動的計画法を使ったもので、これはWikipediaにも載っているお手軽でよく使われているものです。 しかし、この方法は結構時間がかかるので、他にも高速な手法がいくつか提案されています。 NOXさんのブログエントリを読んでいただくのが一番手っ取り早いのですが、ビットパラレル法というのが上手くハマると10倍以上高速です。 ここで紹介されている論文では64文字以上の比較ができないのですが、今回は Heikki Hyyrö, "Explaining and extending the bit-parallel approximate string matching algorithm of Myers", 2001 と
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