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
Google WSDM'09講演翻訳：大規模な情報検索システム構築における課題（１） - llameradaの日記
GoogleのFellowであるJeffrey Dean氏のWSDM'09における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"のスライドを翻訳してみました。Googleの検索システムの10年間の進化の軌跡が紹介されており、興味深い話が満載です。個人的にはディスクの外周部と内周部を使い分けている話がツボでした。なお、イタリック体で一部解説・感想をいれています。翻訳は素人なので詳しくは元の資料を参照してください。 スライドの入手元：Jeffrey Dean – Google AI 検索システムに取り組む理由 チャレンジングなサイエンスとエンジリアニングのブレンド 多くの魅力的な未解決な問題が存在する。 CS（コンピュータサイエンス）の多数の領域にまたがる。 アーキテクチャ、分散システム、アルゴリズム、圧
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
クラスタリングツール「bayon」を試してみた - download_takeshi’s diary
夜中の3時半過ぎですが、久しぶりになんか書こうと思います。 ちょっと前にmixiのfujisawaさんという方がすごくナイスなソフトウェアをリリースしてくれました。 「軽量データクラスタリングツールbayon」 http://alpha.mixi.co.jp/blog/?p=1049 今までにもCLUTOというすごく高精度なクラスタリングツールがありましたが、こいつはライセンス的にちょっとイケズな感じでした。そこにbayonがスーパーマンのように登場してくれました！「商用利用OKだよ」ということで、仕事の上での悩みが解決しました。本当にありがたいことです。 さてさて、早速使ってみたいんですが、ブログに書くのにちょうどいい題材がなかったので、以前に自分が書いたエントリからデータを持ってくることにしました。 「芸能人の相関関係を探ってみるスクリプト」 http://d.hatena.ne.jp
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
オブジェクト指向プログラミングの学習法(初心者向け) - カレーなる辛口Javaな転職日記
個人的な話をしますと、オブジェクト指向の入門書に出てくる、「クルマのたとえ話」とかは本当に意味わかりませんでした。こちとら、すっかり手続き脳なもので、そんなんでmainとかどうやって書くのよ？みたいな。＜我ながらヒドイ http://d.hatena.ne.jp/LazyCoder/20070806/1186417299 追記 PHPのオブジェクト指向を勉強してる。というか仕事での必要性を感じてやってるけど、正直オブジェクト指向の良さがさっぱりわからん。(中略) よくあるオブジェクト指向の解説本には車がオブジェクトでタイヤがファンクションでみたいなんかいてるけど、実務で使うプログラムの設計の仕方がわからん。 http://anond.hatelabo.jp/20070427093912 こんな説明を読んで、なんだかわかったような気分になれる人は、どっちかというと思考力に欠ける人なんじゃない
第6回 上手なアルゴリズムの見つけ方
図1に示すHTML形式のテキスト・データ（以下，HTMLデータ）があります。このHTMLデータをブラウザに表示させたときに「表示される文字列」と「その文字列に対して有効なタグ名」を対応付けるアルゴリズムを考えてください。結果は配列に格納して，画面に表示させるものとします（図2）。 見わたせば，世の中はアルゴリズムだらけです。私のようなプログラマは，日常生活でも「締め切り順に仕事をソートしてごらん」「仕事のスタックがたまっているからてんてこまい」など，いま置かれている状態をアルゴリズムやデータ構造になぞらえて会話することがよくあります。前回紹介した再帰処理と言えば，落語の演目の一つ，「頭山」です。自分の頭に生えた桜の木を引っこ抜いて，その跡にできた池に自分自身が身を投げる，という不思議な話ですが，これこそ再帰処理をよく言い表していると思います。 このように世の中には，ハッシュだってスタックだ
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