サポートベクターマシーン(support vector machine)，ニューラルネットワーク(neural network)，ナイーブベイズ(naive bayes)，ディシジョンツリー(C4.5)(decision tree)，Ada Boost M1，Baggingなど．
このツールによって，視覚的にそれぞれの分類器の特徴をある程度理解できます．Javaによるデータマイニングツール wekaを使用して作成しました（作成した時点では，wekaのSVM(SMO)の実装は多項式カーネルであったのを，ガウシアンカーネルに書き換えています）． 使い方は，アプレット上部の「このメッセージが・・・」と書かれている場所で，右クリックと左クリックをして，青や赤のボールを作ってください．ある程度作成したら，アプレット下部の「lean」をクリックします．青玉と赤玉を分類する線が表示されます．分類に失敗した球にはバツ印が付きます． 各classifier(タブ)の説明 SVM Support Vector Machine classifier C parameter: slack variableの重み NeuralNetwork Neural Network classifier
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
[機械学習]サポートベクターマシンの本 - 2008-07-15 - きしだのはてな
うちにある本で、サポートベクターマシン(SVM)について書いてある本をあげてみます。 まずは、これ。機械学習ってなんなの？という人におすすめ。パーセプトロンからSVM、ニューラルネットワークときて、そうやってできた学習機械の評価方法についても書いてあります。 フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/01メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (39件) を見る SVM・カーネルに関しては記述が軽く、これも機械学習の入門書。けど、学習機械を組み合わせるブースティングなどの話が書いてある。 パターン認識と学習の統計学―新しい概念と手法 (統計科学のフロンティア 6) 作者: 甘利俊一,麻生英樹,津田宏治,村田昇出版社/メーカー
綱引きに蛇口当てゲーム？！ 楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み
付き合いたくないスパムと付き合うために 受信者の意向を無視して、一方的に送りつけられる迷惑メール（スパム）は、いまやメールボックスを雑音でいっぱいにしてしまい、大事なメールを見過ごしかねないほどの量に膨れ上がり、大きな問題となっています。 残念ながら、このようなスパムを発生源から断つような根本的な対策はいまだになく、私たちは、せめてメールサーバで受け取った大量のメール群からスパムと大事なメールを仕分けしてくれる仕組みに頼らざるを得ません。 スパムを判定する方法は、次の2つに大別することができます。 本稿では前者の方法に着目します。メールを受け取った人にとっては、メールの中身を読めば、そのメールがスパムかそうでないかを判定するのは容易なことです。スパムの定義は、メールを読む人によって変わる可能性があります。例えば、まったくゴルフをしない人にゴルフの勧誘メールが来た場合はスパムといえるでしょう
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
[Think IT] 第1回：付箋紙アプリケーションを作ろう！ (1/3)
Webの技術を使ってデスクトップアプリケーションを作ることができる開発環境である、「Adobe AIR（旧名 Adobe Apollo）」のパブリックベータ版が6月11日にリリースされました。 ここ数年、Webアプリケーションの進化がめざましく、表計算やワープロといった今までテスクトップ専用のものだと思われていたアプリケーションまで、Webブラウザ上で扱うことができるようになってきました。 Adobe AIRは、Webアプリケーションで使われている、HTML、CSS、Ajax、Flashといったテクノロジを使つつ、Webブラウザに依存しない、スタンドアローンなアプリケーションを開発・実行できる新しい環境です。 本連載では、Adobe AIRとRuby on Rails（以下、RoR）を使って、Webブラウザだけではない、新しいタイプのWebアプリケーションを作る方法を紹介していきます。 A
TokuLog 改めB日記
pure kotlin な double array の実装である KDary をリリースした https://central.sonatype.com/artifact/io.github.tokuhirom.kdary/kdary https://github.com/tokuhirom/kdary KMP(Kotlin Multiplatform) 環境で Mac アプリを実装していた。その中で雑な文書要約をしたくなり、 TF-IDF を使いたくなった。日本語で TF-IDF を使うには単語を分かち書きする必要があるわけだが、分かち書きするには形態素解析機を使うのが手っ取り早いということになる。しかしながら、KMP 環境では利用できる日本語形態素解析機は存在していない。 ないものは作るしかないので、作るのだが、日本語の形態素解析を効率よくやるためには共通接頭辞検索を行う必要がある。こ
酒日記 はてな支店
最初に3行でまとめ AWS CLIは便利です。しかし起動が遅いので、Goで実装された高速な(ただし機能は少ない)代替品を作りました。awslim といいます リリースバイナリは無駄に大きいので、必要な機能だけを組み込んだビルドを簡単にできるようにしてあります。ビルドして使うのがお勧めです どうぞご利用下さい github.com 以下はこれに至るまでの経緯とか、実装や使い方の話とかです。長いです。 作成の経緯 AWSの各種サービスにアクセスするための AWS CLI は、スクリプトやコマンドラインから処理を自動化するために大変便利なツールです。AWSでサーバーサイドの開発、運用している人であれば、ほぼ全員がお世話になっているんじゃないかと思います。 しかし、AWS CLI (コマンド名aws) には「起動が重い」という問題があるなとずっと思っていました。具体的には、aws --versio
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
燈明日記
てっく煮ブログ