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
BLOG::broomie.net: 各種分類器の分類精度を示した絵がおもしろい
今日会社で多次元のデータを２次元にクールでベストプラクティスな感じでプロットするにはどうしたらいいんだろうね、やっぱ多次元尺度構成法じゃない？的な会話をしていたのだけれども、２次元にデータを落とし込むと人間にもわかるデータになって本当におもしろいですよね。今日はその一例というか、いくつかの分類器の分類精度を２次元にプロットした結果を示した実験結果を解説したページを紹介します。おおーこうゆうのみたかったんだよなー！と個人的にはかなりエキサイティングな感じでした。 要約というか意訳になってしまうのですが、ページに以下のように説明されています。(細かいところは訳してません) http://home.comcast.net/~tom.fawcett/public_html/ML-gallery/pages/index.html 分類タスクの機械学習の研究では定量的な評価が重要です(精度とかACUと
「日本語テキストを分類するベイジアンフィルタ」を簡単につくるyo - download_takeshi’s diary
数週間前の話になりますが、「はてブのリニューアル会見」の記事を読んでいたところ、はてブにも「自動カテゴライズによる記事分類」の機能が搭載されるとか。。。 同じようなタイミングで「似たようなモノ」というか「ほぼ同じようなモノ」を作っていたので、すごーくインスパイアされてしまいました。ジュワ〜。（アドレナリンの放出音） 数週間たってもいまだ興奮冷めやらぬ状態なので、今日はその件について書いてみようと思います。 Lingua::JA::Categorize - a Naive Bayes Classifier for Japanese document. http://search.cpan.org/~miki/Lingua-JA-Categorize-0.00001/ 「はてブのパクリ」ではありません。「ベイジアンによる日本語テキスト分類器」を「簡単に作る」ことを目的としたモジュールです。 も
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CiNii 論文 - アニメにおける人物顔画像の萌え因子特徴評価と検索分類システムへの応用(ITS画像処理,映像メディア,視覚および一般)
