Python3.3で実装したナイーブベイズをBing APIで取得したWebページで学習。文章を分類させるPython機械学習NaiveBayes この投稿は現実逃避アドベントカレンダー2013の2日目の記事です。 前回実装したナイーブベイズ。せっかく作ったので、これまで書いたコードと組み合わせて実用的なシステムにした。 GithubにAPIキー以外のコードをまるごと上げたので、よかったらそのまま使ってください。 https://github.com/katryo/bing_search_naive_bayes 作ったもの概要 与えられた検索クエリで、Bing APIを使ってWeb検索して、50件のWebページを取得する 取得したHTMLファイル内の文章をBag-of-wordsにして、検索クエリをカテゴリとしてナイーブベイズの学習をする。学習を行った分類器はpickle化して保存。 分類

WEB+DB Press 75号と76号のEmerging Web Technology研究室を手元で再現しようとしてハマった話chefVagrantweb+DB_PRESS 顛末 伊藤直也さんの「ChefとVagrantによるインフラのコード化」と「serverspecによるテスト駆動インフラ構築」を続けて手元で試した。 「serverspecによるテスト駆動インフラ構築」の122ページ、nginxの「テストを実行する」ステップで、テストが赤のままFailureした。WEB+DBの記述によれば、ここですべて通るはずなのに。 何度試してもテストは通らない。よくログを見ると、そもそも