DSIRNLP#1で発表しました「TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜」 - EchizenBlog-Zwei
昨日開催された「第1回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会(DSIRNLP)」に発表者として参加しました。主催者の@overlastさん、発表者の皆さん、ボランティアの皆さん、会場を提供してくださったミクシィさん、そして発表を聞いてくださった皆さん。どうもありがとうございました。 また発表スライドについては@overlastさん、@uchumikさん、@machyさん、@nokunoさんにチェックして頂きました。特に@uchumikさん、@machyさんより頂いた意見のおかげでスライドの質が向上しました。ありがとうございました。 発表スライド： (scribdのembedがうまくいかなかったので暫定的にリンクおいておきます) TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜 本記事では質疑応答でフォローしきれなかった部分を中心に、私の発表の補足的なものを書いて行きます。 会のまとめ的な
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機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei
機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 そこで早速パーセプトロンを作ってみよう！というのが本記事の意図するところ。自分で実装できるとモチベーションが維持しやすいので、詳しく理論を学ぶ前にまずは作ってみようという考え。ちなみに実装にはperlを用いた。 参考: これからはじめる人のための機械学
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