http://www.cs.kyoto-wu.ac.jp/~konami/statistics/Statistics.pdf
— 統計学講義ノート— 小波秀雄 April, 2009 i はじめに 多数のデータから意味のある情報を抽出するのが統計的手法であり，その理論が統計 学 (statistics) である。統計学は，確率論を基礎にして，不確実性を含む多数のデータ から，一定の確実さをもった判断を下すことを目的にしている。 統計学は，社会や人間に関わるさまざまな事象の分析と多数のデータの定量的な取り扱 いを可能にすることから，社会科学や医学などの人間集団を相手にした学問研究分野，心 理学や教育学などの人間行動の分野，品質管理などの生産現場，保険や経営といったマ ネージメント分野，また政策決定のための指針作成など，さまざまの分野で広範に活用さ れている。 自然科学の分野でも，不確実性を含む自然現象 — 生物，気象，放射線など— において はデータの統計的な取り扱いが必要になる。また情報理論の中でも確率論とその
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
体系的な知識・技術を身につけるための学習法について - Kentaro Kuribayashi's blog
体系的な知識や技術を身につけたいと思っています。たとえばプログラミングに関していえば、これまでたまたま興味を抱いたところをつまみ食いしていて、小手先の技術が少しは身についたものの、もうちょっとなにか深いことをやろうとしても、それだけではなかなか難しい。とはいえ、教育機関のようなところでやり直すわけにもいきませんし、かといって、なにかをただ作ったりしているうちにいつの間にか体系的な知識や技術が身につくというのも、そういうひともいるかもしれませんが、あまり考えられないことです。ではどうすればいいか……?と考えていたのですが、先日ちょっと思いついたので、とりあえずまずは実践してみたいと思いました。 というのはつまり、学習したいと考えている、なにかそれなりに大きな規模の分野について、自分で本を書くつもりで、あるいは、こういう本があったら体系的な知識を得られるだろうなあという本の目次を自分なりに書き
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