ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
専門外の人でも『遺伝統計学の基礎』を読むべき理由｜Colorless Green Ideas
遺伝研究者だけでなく、統計を使う必要がある人ならば読むに値する。やさしくはないが、様々な統計手法が分かりやすく書かれている。また、概念でなく、目的や意義をベースに説明しているという特徴がある。 はじめに 今日は、以下の遺伝統計学に関する本を紹介したい。タイトルに「遺伝統計学」と書かれているが、遺伝と関係のない分野の人にとっても、統計を学ぶ際に有用な本であると思う。 山田亮 (2010). 『遺伝統計学の基礎―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析』 東京：オーム社． この本は、タイトルにあるように、遺伝に関わる現象を数理的・統計的に扱う手法について書かれている。このため、出てくる事例は遺伝に関するものが多いが、この本で扱われている数理的・統計的手法は他の分野に通用する。 また、説明も非常に分かりやすく、かなり読みやすい教科書である。遺伝の研究者であるかどうかに関わらず、統計を使う必要がある分
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