網羅的で読みやすい必読本。「教養としてのコンピュータサイエンス講義」カーニハン｜TAKASU Masakazu
教養としてのコンピューターサイエンス講義 今こそ知っておくべき「デジタル世界」の基礎知識www.amazon.co.jp すばらしく良い本なのは間違いない。プリンストン大学の講義なので網羅的だ。この網羅的は、ハードウェアからコンピュータ関連の知財、更にはコンピュータ教育や個人情報保護はどうあるべきかまでというドメインが広くて全部カバーしてるという網羅性と、「ソフトウェアはもともと数学と考えられてたので特許が適用されなかった」みたいな、それぞれの知識内の範囲がすごく広いことの両方を指す。つまり、広くて深い。 事例が新しいし、内容が親しみやすいから若い優秀な人が書いた本かと思ったら、著者はC言語のカーニハン先生！！名前とWikipediaを見直してしまった。 なにしろこんな大御所が、ここまで細かく網羅的な、押し付けがましくなく書いてある入門書を出してるのはすごい。本のタイトルにカーニハンが腕組
コンピュータを進化させてきた偉大なるアルゴリズムまとめ
By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ [POPFile Documentation Project]
ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) という言葉は、POPFile や類似のメールフィルターの議論においてよく使われます。これらはたいていの場合、数学の公式のことを言っています。 Thomas Bayes は 1700 年代に確率論を研究した人で、彼の業績は ベイズ統計（Bayesian Statistics）として知られています。そして、この方法は、最近メールフィルタリングの分野でよくとりあげられるようになってきました。それはグループの異なるメッセージを分類するのに非常によい成績を発揮するからです。 POPFile はベイズの定理を用いて、あるメールが work、personal、spam のどのバケツに分
![ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ [POPFile Documentation Project]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82e5527870963fea88321c20fb8765527659f6e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.google.com%2Flogos%2Fdoodles%2F2021%2Fdoodle-champion-island-games-august-26-6753651837109002-2xa.gif)
ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
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