UCI Machine Learning RepositoryWelcome to the UC Irvine Machine Learning Repository We currently maintain 668 datasets as a service to the machine learning community. Here, you can donate and find datasets used by millions of people all around the world!
Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java
Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. It contains tools for data preparation, classification, regression, clustering, association rules mining, and visualization. Found only on the islands of New Zealand, the Weka is a flightless bird with an inquisitive nature. The name is pronounced like this, and the bird sounds like this. Weka is open source software issued
CRF++: Yet Another CRF toolkit
Template type Note also that there are two types of templates. The types are specified with the first character of templates. Unigram template: first character, 'U' This is a template to describe unigram features. When you give a template "U01:%x[0,1]", CRF++ automatically generates a set of feature functions (func1 ... funcN) like: func1 = if (output = B-NP and feature="U01:DT") return 1 else ret
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．
LIBLINEAR -- A Library for Large Linear Classification
Machine Learning Group at National Taiwan University Contributors Version 2.47 released on July 9, 2023. We fix some minor bugs. Version 2.43 released on February 25, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U liblinear-official The python directory is re-organized so >>> from liblinear.liblinearutil import * instead of >>> from liblinearutil import * should b
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
大規模データからの機械学習と自然言語処理への応用 - 人工知能学会基本問題研究会 - 武蔵野日記
人工知能学会基本問題研究会というのに参加してきた(リンク先、next.html なんて名前なので、将来的に切れると思うが……)。この研究会、毎年1月は情報処理学会の自然言語処理研究会(通称 NL 研)と共催される研究会で、自然言語処理の中でも機械学習っぽいのはここでも発表されるようなのだが、参加したのは初めて。このあたりの国内の自然言語処理関係の学会については shimpei-m くんがまとめているので、そちらを参照されたい。 さて研究会のほうなのだが、特集が「大規模データからの機械学習と自然言語処理への応用」ということで、招待講演が 鍜治伸裕氏(東京大学生産技術研究所)「テキストからの評判分析と機械学習」 近年のCGMの爆発的な普及に伴って，テキストデータから特定の製品に関する評判を自動的に抽出して集約するための技術が注目を集めている．こうした技術は評判分析と呼ばれ，特に自然言語処理など
オンラインEMアルゴリズム - DO++
EMアルゴリズム（Expectation Maximizationアルゴリズム、期待値最大化法、以下EMと呼ぶ）は、データに観測できない隠れ変数（潜在変数）がある場合のパラメータ推定を行う時に有用な手法である。 EMは何それという人のために簡単な説明を下の方に書いたので読んでみてください。 EMのきちんとした説明なら持橋さんによる解説「自然言語処理のための変分ベイズ法」や「計算統計 I―確率計算の新しい手法 統計科学のフロンティア 11」が丁寧でわかりやすい。 EMは教師無学習では中心的な手法であり、何か観測できない変数を含めた確率モデルを作ってその確率モデルの尤度を最大化するという枠組みで、観測できなかった変数はなんだったのかを推定する場合に用いられる。 例えば自然言語処理に限っていえば文書や単語クラスタリングから、文法推定、形態素解析、機械翻訳における単語アライメントなどで使われる。
Biography of Roni Rosenfeld - Machine Learning - CMU - Carnegie Mellon University
Roni Rosenfeld Professor, Machine Learning, Language Technologies, Computer Science, and Computational Biology Download Hi-res Photo roni(through)cs.cmu.edu 412-268-7678 Address Carnegie Mellon University, Gates Center for Computer Science, MLD, 8th Floor, Room 8001 4902 Forbes Ave, Pittsburgh, PA, 15213, USA Assistant: Christy Melucci cmelucci@andrew.cmu.edu, GHC 8009 Roni Rosenfeld (BSc, mathema
L1-SGD
Stochastic Gradient Descent Training for L1-regularized Log-linear Models with Cumulative Penalty Yoshimasa Tsuruoka, Jun’ichi Tsujii and Sophia Ananiadou, ACL2009. 論文紹介．鶴岡さんのL1正則化付き確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent，SGD）．L1正則化はコンパクトなモデルパラメタになってくれるので，実用上はとてもうれしい．しかし，0の点で微分できないので面倒だった．提案手法は実装が超簡単（擬似コードで20行くらい），超高速で，収束も早いし，性能もいい，いいこと尽くめ．初めての人にもお勧めできる簡単さで，しかもそのまま実用品になります． L1正則化は目的関数に重みベクトルのL1 normを
神嶌 敏弘 - Toshihiro Kamishima
神嶌 敏弘 Toshihiro Kamishima 機械学習やデータマイニング，特に，公平性配慮型機械学習と推薦システムや個人化技術の研究に取り組んでいます． 連絡先 電子メール mail [AT] kamishima.net ホームページ https://www.kamishima.net/jp/ Twitter @shima__shima (Togetter) リンク DBLP, Google Scholar, ResearchGate, SpeakerDeck, CiNii PGP Key Fingerprint: CEBD 62F2 FD65 7CFF A052 F15F 2FAA 5AC7 6561 1BE5 受賞 2003 第17回人工知能学会全国大会優秀賞 (受賞発表文献) 2008 第22回人工知能学会全国大会優秀賞 (受賞発表文献) 2009 人工知能学会功労賞 2011
Introduction to Machine Learning
Introduction to Machine Learning Draft of Incomplete Notes by Nils J. Nilsson nilsson@cs.stanford.edu http://ai.stanford.edu/~nilsson Description (as of February 15, 2015): From this page you can download a draft of notes I used for a Stanford course on Machine Learning. Although I have tried to eliminate errors, some undoubtedly remain---caveat lector. Certain elements of the typography (overflow
逐次学習 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
逐次学習 (sequential learning)† 多くの学習では \(N\)個のデータが一括して与えられ，そこからパラメータの決定などの学習をする．こうした学習を 一括学習 (batch learning) という． 一方，逐次学習 (sequential learning; オンライン学習)，データは一つずつ逐次的に与えられ，データが与えられるたびにパラメータを更新する．データを\(N\)個観測したあとでパラメータ\(\mathbf{\theta}^{(N)}\)が推定されているとする．このとき，\(N+1\)個目のデータと\(\mathbf{\theta}^{(N)}\)から，パラメータを\(\mathbf{\theta}^{(N+1)}\)を順次求めるようにする学習方法． 長所 全てのデータを一時的に蓄積しなくて良いので，少ないメモリで大規模なデータを扱える データが増加したと
自然言語処理のトップカンファレンス - 武蔵野日記
NAACL HLT 2010 の accepted papers のリストが今日出た。 知っている名前があるかなと思ったが、日本人ひとりもいないようだ。 (訂正) 松本研先輩の tetsu-na さんが通っているようだ。@cacahoさん情報どうもありがとうございます! MSR 時代のインターン同期とかたくさんいる。やはりカリフォルニア開催だと気合い入れて出してくるからだろうか……。他にも出していると聞いた人が通っていないのを見ると、かなり厳しかった模様。以前 masayu-a さんが日記で(現在はてなダイアリーに引っ越したようだが) NAACL > ACL >> (越えられない壁) >> CoNLL > EMNLP >> (越えられない壁) >> COLING-ACL = ACL-IJCNLP > COLING(ICCL) = >> (越えられない壁) >> EACL > IJCNLP
統計的機械学習(Hiroshi Nakagawa)
統計的機械学習 (under construction) 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 指数型分布族、自然共役 正規分布(条件付き、および事前分布) 評価方法ppt pdf 順位なし結果の評価(再現率、精度、適合率、F値) 順位付き結果の評価 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアルゴリズム 変分ベイズ法 Expecta
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教員リスト 中川 裕志 教授 二宮 崇 講師 吉田 稔 助教 清田 陽司 助教 清水 伸幸 特任助教 吉田 和弘 リサーチフェロー その他メンバーはこちら 中川研のデモ 研究テーマと大学院 中川研究室の研究テーマは、統計的機械学習、およびその自然言語処理への応用です。特に、統計的自然言語処理の理論や機械学習、構文解析、WWWに見られる半構造化文書からの情報抽出、ナビゲーションシステムなどの研究をしています。大学院は情報理工学系研究科数理情報学専攻を中川と二宮が担当しています。中川は学際情報学府理数情報学コースの兼担もしています。数理、言語、Webに興味をもつ方で大学院進学をお考えの方はこちらを一読してください。 ***統計的機械学習について知りたい方向けの教材はここをクリックしてください。 研究室の見学の希望は随時受け付けます。中川(メールアドレス：nakagawa ここに@ マーク
ICML 2010 - icml2010.org
Icml2010.org - ICML 2010 ICML 2010 - The best International Conference on Machine Learning will be held in Haifa, Israel on June 22-25, 2010-2021, will feature a talk by a Nobel laureate. Opening remarks will be delivered by Israel's Minister. ICML is the leading international machine learning conference 2010-2021, attracting annually some 600 participants from all over the world. ICML is supporte
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統計数理研究所 公開講座「カーネル法の最前線 ―ＳＶＭ, 非線形データ解析, 構造化データ―」