機械学習のPythonとの出会い（１）：単純ベイズ基礎編
Statistics Favorites 0 Downloads 0 Comments 0 Embed Views 0 Views on SlideShare 0 Total Views 0 機械学習のPythonとの出会い（１）：単純ベイズ基礎編 — Presentation Transcript 機械学習のPythonとの出会い (1) 単純ベイズ：入門編 神嶌 敏弘 ( http://www.kamishima.net/ ) Tokyo.Scipy #4 (2012.06.18) 1 自己紹介• 専門について • 機械学習やデータマイニングが専門と名乗ってます • PRML本とか翻訳しましたが，変分ベイズとか，MCMC とか複雑 なことは全然してません • 手法を深掘りすることよりも，新しい問題設定を考えて，できるだ け簡単な方法で解くようにしたいと思ってます• NumPy / Sc
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ - 人工知能に関する断創録
2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python（2006/12/10）というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中（2010/3/26） 多項式曲線フィッティング（2010/3/27） 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4） 分類における最小二乗（2010/4/
最長共通部分列問題 (Longest Common Subsequence) - naoyaのはてなダイアリー
部分列 (Subsequence) は系列のいくつかの要素を取り出してできた系列のことです。二つの系列の共通の部分列を共通部分列 (Common Subsecuence)と言います。共通部分列のうち、もっとも長いものを最長共通部分列 (Longest Common Subsequence, LCS) と言います。 X = <A, B, C, B, D, A, B> Y = <B, D, C, A, B, A> という二つの系列から得られる LCS は <B, C, B, A> で、その長さは 4 です。長さ 2 の<B, D> の長さ 3 の <A, B, A> なども共通部分列ですが、最長ではないのでこれらは LCS ではありません。また、LCS は最長であれば位置はどこでも良いので、この場合 <B, D, A, B> も LCS です。 LCS は動的計画法 (Dynamic Prog
Webstemmer（クローラーツール）
日本語サイトでは、具体的な性能は測定していませんが、 以下のようなサイトで正しく動くことがわかっています: アサヒ・コム Nikkei NET Mainichi INTERACTIVE Yomiuri On-line IT media 東京新聞 日刊スポーツ 信濃毎日新聞 livedoor ニュース 使いかた Webstemmer をつかったテキスト抽出は以下のようなステップになります: まず、特定のニュースサイトから種となる HTML ページを多数取得する。 取得したページのレイアウトを学習する。 別の日に、同一のニュースサイトから新しい HTML ページを取得する。 2. で学習した結果をつかって、新しい HTML ページから本文を抽出する。 1. および 2. のステップが必要なのは最初の 1回だけです。 ひとたびサイトのレイアウトを学習してしまえば、 あとはレイアウトが大きく変更さ
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