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機械学習に関するegghourのブックマーク (3)

  • 機械学習ナイーブベイズ分類器のアルゴリズムを理解したのでメモ。そしてPythonで書いてみた。 - Qiita

    概要 ナイーブベイズ分類器(ベイジアンフィルター)のアルゴリズムを具体的な数値を使って説明します。また、Pythonで実装してみました。自分の勉強メモのつもりで書いたのですが、他の方の役にも立てたら嬉しいです。 ナイーブベイズ分類器って? あるデータ(文章)をどのカテゴリーに属するのかを判定させる、機械学習の教師あり学習の手法の一つです。 スパムメールフィルターやWEBニュース記事のカテゴライズによく使われています。 難易度 ベイズの定理を利用した単純な手法で、難易度は低です。 なるべく数式を使わないで説明してみました。 ナイーブベイズ分類器の計算 対象文章がどのカテゴリーに分類されるかを決めるための計算ロジックを、具体的な数値を使って説明します。 学習データが以下である場合、対象文章がどのカテゴリーに分類されるか計算します。 学習データ サッカー  [ ボール | スポーツ | ワールド

    機械学習ナイーブベイズ分類器のアルゴリズムを理解したのでメモ。そしてPythonで書いてみた。 - Qiita
  • FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

    朱鷺の杜Wiki(ときのもり うぃき)† 朱鷺の杜Wikiは,機械学習に関連した,データマイニング,情報理論,計算論的学習理論,統計,統計物理についての情報交換の場です.これら機械学習関係の話題,リンク,関連事項,書籍・論文紹介などの情報を扱います. 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか,最終更新のページを参照してください. ページの中でどこが更新されたかを見るには,上の「差分」をクリックして下さい. 数式の表示に MathJax を利用しています.数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です.特に設定をしなくても数式は閲覧できますが,フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります.詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい. ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります.トップページやメニューなど

  • 機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp

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