たぶん30分でよくわかるLOUDS入門 - EchizenBlog-Zwei
IME本の効果でLOUDSの認知度が高まってきた気がする。が、一方で難しいという意見もチラホラある様子。 というわけでLOUDSをどこまでわかりやすく説明できるか？ということに挑戦したくなったので記事を書いてみるよ。 LOUDSというのは木を表すデータ構造。木というのは以下のようなものを想像すればよい。 この木を表すデータ構造を作りたい。単純に考えると各ノード毎に子ノードのIDを持たせておけばよい。つまり 0 => {1, 4, 5} 1 => {2, 3} 2 => {} 3 => {} 4 => {} 5 => {6} 6 => {7}というようなものを考える。ここで各IDと子ノード数を各1バイトで管理したとして 0 => {1, 4, 5} # 1 + 3 = 4バイト 1 => {2, 3} # 1 + 2 = 3バイト 2 => {} # 1 + 0 = 1バイト 3 => {}
Tree Edit Distanceと自然言語処理への応用 - Preferred Networks Research & Development
海野です。ちょっと時間があいてしまいましたが、昨年の12月に開催されたNTCIR-9という会議のRecognizing Inference in TExt (RITE)というタスクに、前職の方々と共著で出場しました。 Syntactic Difference Based Approach for NTCIR-9 RITE Task. Yuta Tsuboi, Hiroshi Kanayama, Masaki Ohno and Yuya Unno. NTCIR-9, 2011. [pdf] 含意関係認識といわれるこのタスクは、大雑把に言うと与えられた2つの文が同じ意味のことを言っているかどうか判定しなさいというタスクです（厳密には一方からもう一方が帰結できるかの判定です）。今日は、その中で使ったTree Edit Distance (TED) について解説します。 TEDは2つの順序付き木が
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
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