本棚演算
「増井の本棚」と「svslabの本棚」は似ているにもかかわらず 「アカギ」「掌の中の小鳥」は「svslabの本棚」に含まれていないため、 これらの本は「svslab」への推薦候補と考えることができる。 このような計算を本棚行列の行や列に対して行なうことにより、 様々な有用な情報を取得することができる。 本棚演算のプログラミング 本棚データを扱うRubyライブラリを使って様々な本棚演算を実行できる。 増井への推薦本を計算 「増井の本棚」に含まれる本の傾向を判断して推薦を行なう演算を考える。 「増井の本棚」に内容が近い本棚の中には、 私が興味を持ちそうな本が含まれている可能性が高いと思われるので、 まず「増井の本棚」に近い本棚のリストを計算してみる。 require 'enzan' # 「増井の本棚」に近い本を持つ本棚のリストを取得 BookList.new('増井').similar.dum
DO++ : 線形識別器チュートリアル
ワークショップ中の夕食で話したのですが、今のところ日本で（素性関数ベース＆線形識別器）機械学習のいろいろな手法をまとめて体系的に教えてる資料などがあまりないなぁという話をしていました。 で、探すと、このあたりの大部分をまとめて説明しているいいチュートリアル（英語）がありました。 夏の学校資料[pdf] その他のコードやリンク ちょっとだけ解説 現在自然言語処理の多くで使われている学習器は線形識別器です。 入力x（例：単語、文、文書）から出力y（例：品詞、品詞列、文書のトピック）を予測したいという場合は、(x,y)のペアからいろいろな値を取り出し（x,yのペアから値を取り出す関数を素性関数と呼ぶ）、その値を並べたベクトルを素性ベクトルと呼び、f(x,y)とかきます。そして、その素性ベクトルf(x,y)と同じ次元数を持つ重みベクトルwとの内積を測って、その値が正か負か、または大きいか小さいかを
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
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