確率論入門 「独立であること 排反であること」 確率を考えるうえで混乱しやすい「独立である」ということと「排反である」という ことの意味の違いをここでまとめておきます。 ∼独立�
確率論入門 「独立であること 排反であること」 確率を考えるうえで混乱しやすい「独立である」ということと「排反である」という ことの意味の違いをここでまとめておきます。 ∼独立とは∼ 「僕がしたことは僕自身の責任で親は関係ありません」というセリフ。これは子が親 から独立したからこそ言えるセリフですよね。確率における独立という概念もこれと根 本的には同じことです。 例えば 1 回目にコインを投げた結果,2 回目にコインを投げた結果,という 2 つの結果 を考えてみましょう。仮に 1 回目の試行で表が出たとして,その結果は 2 回目の試行に 対して起きる結果に影響するでしょうか？答えは No です。 そうです。1 回目に表が出たからといって 2 回目には表が出にくくなるなどというこ とはないのです。そしてこれは 1 回目に表が出る確率も 2 回目に表が出る確率も同じで あることを意味していま
Reuters-21578 Text Categorization Test Collection
Test Collections Reuters-21578 Currently the most widely used test collection for text categorization research, though likely to be superceded over the next few years by RCV1. The data was originally collected and labeled by Carnegie Group, Inc. and Reuters, Ltd. in the course of developing the CONSTRUE text categorization system. Further details, including discussion of previous versions of the
Text Classification with CEEK.JP NEWS
CEEK.JP NEWS の2009年1月から2011年12月の記事データを基に、テキストの分類を行います。対応しているカテゴリーは「社会」「政治」「国際」「経済」「電脳」「スポーツ」「エンターテイメント」「サイエンス」の8つです。 ナイーブベイズ（Naive Bayes）分類法を用いており、概ね80%の精度で分類できます。 コンフュージョン・マトリックス（学習：2005年7月 / 判定：2005年8月） http://labs.ceek.jp/classify/cm.pdf 表の縦（グラフ）は、推定分野。表の横は、正解分野。 参考資料： 情報意味論（第8回） ベイズ学習 （櫻井研究室 情報意味論の講義資料） Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classifiers
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