Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
ベイジアンフィルター Perlで作りたい人に教えてあげたいちょっとしたこと - プログラマでありたい
昨日のはてなのホットエントリーに『入門ベイズ統計』の読みどころという記事が載っていました。ベイズ理論の人気は根強いですね。 ベースとしての数式は割とシンプルなので、自分で実装してもそれ程手間は掛からないかもしれません。しかし、CPANのモジュールとして提供されているので、そちらを使用するのも良いかと思います。私が知っている所では、Algorithm::NaiveBayesが簡単で使いやすかったです。 昔書いたコードですが、下のサンプルでは簡単なスパムフィルターを作っています。spam.txtとham.txtは、それぞれのコーパスを形態素解析して作った単語のみのリストです。test.txtは、判定したい文章から抽出した単語のリストです。スパムとハムの量を増やせば、これだけでも割と使い物になります。 応用例としては、スパムとハムの2種類のカテゴリだけではなく、複数種類のカテゴリを作ればブログの
『入門ベイズ統計』の読みどころ - hiroyukikojima’s blog
今回は、前回の日記の補足。 前回の統計学の面白さはどこにあるか - hiroyukikojimaの日記で松原望先生の本 入門ベイズ統計―意思決定の理論と発展 作者: 松原望出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2008/06メディア: 単行本購入: 107人 クリック: 2,061回この商品を含むブログ (46件) を見るを紹介した。そのときは、この本を手にしていなかったので、早速注文した。そして今、手に入って、ぱらぱらと眺めてみた。そう、予想通り、これは名著『統計的決定』放送大学に大幅加筆をしたものだった。というわけで、紹介してしまった手前、責任をもってもうちょっとフォローしなければ、と思ってこれを書いている。 この本は確かに名著である。その理由をいくつか挙げてみよう。まず挙げるべきは、 ベイズ推定の哲学的背景について包み隠さず正面から書いている という点である。前回も書いたが、ベイズ推
AI::Categorizer
NAME AI::Categorizer - Automatic Text Categorization SYNOPSIS use AI::Categorizer; my $c = new AI::Categorizer(...parameters...); # Run a complete experiment - training on a corpus, testing on a test # set, printing a summary of results to STDOUT $c->run_experiment; # Or, run the parts of $c->run_experiment separately $c->scan_features; $c->read_training_set; $c->train; $c->evaluate_test_set; prin
綱引きに蛇口当てゲーム？！ 楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み
付き合いたくないスパムと付き合うために 受信者の意向を無視して、一方的に送りつけられる迷惑メール（スパム）は、いまやメールボックスを雑音でいっぱいにしてしまい、大事なメールを見過ごしかねないほどの量に膨れ上がり、大きな問題となっています。 残念ながら、このようなスパムを発生源から断つような根本的な対策はいまだになく、私たちは、せめてメールサーバで受け取った大量のメール群からスパムと大事なメールを仕分けしてくれる仕組みに頼らざるを得ません。 スパムを判定する方法は、次の2つに大別することができます。 本稿では前者の方法に着目します。メールを受け取った人にとっては、メールの中身を読めば、そのメールがスパムかそうでないかを判定するのは容易なことです。スパムの定義は、メールを読む人によって変わる可能性があります。例えば、まったくゴルフをしない人にゴルフの勧誘メールが来た場合はスパムといえるでしょう
【第4回】レコメンデーションの虚実（4）〜ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？ (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの虚実（4）～ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） Amazonを超えるレコメンデーションエンジン 今年8月6日・13日号の『日経ビジネス』誌に、「王子とニート 若者を浪費する日本社会」という特集が掲載された。この特集の中で紹介されていたのが、ライブドアのCTO（最高技術責任者）や代表取締役を経てゼロスタートコミュニケーションズを設立したzakiさんこと山崎徳之氏。この記事で、彼の登場する場面はなんとも凄い。次のような書き出しだ。 天才プログラマーの腕はさび付いていなかった。 「よし、とりあえずアマゾンは超えたかな」 東京・渋谷の小さなオフィスで、ゼロスタートコミュニケーションズ社長の山崎徳之はキーボードから手を離すと、小さく伸びをした。 この記事のことを聞いてみると、彼は苦笑しながらこう言った。「いやあ、さす
Better Bayesian Filtering
January 2003 (This article was given as a talk at the 2003 Spam Conference. It describes the work I've done to improve the performance of the algorithm described in A Plan for Spam, and what I plan to do in the future.) The first discovery I'd like to present here is an algorithm for lazy evaluation of research papers. Just write whatever you want and don't cite any previous work, and indignant re
Filter::POPFileで複数のベイズ辞書 - Charsbar::Note
実装するとしたら、各フィードごとにベイズ理論で学習させないとあんまうれしくなさそう。A さんが書く私生活ネタはつまらないから読みたくないけど、B さんが書く私生活ネタはおもろいから読みたい、ときに判断するのがひとつの学習空間しかないと無理そげ。 http://subtech.g.hatena.ne.jp/secondlife/20060514/1147541796 メールのベイジアンフィルタの場合、Header で重み付けやら分類はできるのは知ってるんですが、ベイズで学習するとこは一カ所だけだと思ってたんですが、発信元ごとに学習する箇所も別空間で行えるんでしょうかね？ http://subtech.g.hatena.ne.jp/secondlife/20060514/1147582785 上の話についてはブクマコメントでも「なんでもベイズだけで解決しようというのは無理がある。その辺はPOP
Better Bayesian Filtering - ベイジアンフィルタの改善
ベイジアンフィルタの改善 --- Better Bayesian Filtering Paul Graham, January 2003 これは、Paul Graham： Better Bayesian Filtering を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/better.html 日本語訳：Shiro Kawai (shiro ＠ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出
Algorithm::NaiveBayesの練習 - [結] 2004年4月 - 結城浩の日記
目次 2004年4月30日 - はちこさん、お疲れさま / 『結城浩のWiki入門』へのたださんの書評 / 日記へのリファラ / 2004年4月29日 - tDiaryサンプラー版声のかけら。 / 声のかけら。の次。 / 良いspamフィルタはあるかしらん / 2004年4月26日 - 声のかけら。0.9.0リリース / 2004年4月24日 - おはようございます / 2004年4月23日 - 『結城浩のWiki入門』ランキング / 2004年4月22日 - 科学の方法 / 2004年4月21日 - HTML風のURLでCGIを動かすためのメモ / 2004年4月20日 - 4歳の次男が生協の箱を運ぶ / 2004年4月18日 - Algorithm::NaiveBayesの練習 / おはようございます / 2004年4月17日 - Jcodeでエラー→CGI::Carpが古かった /
Algorithm::NaiveBayes
NAME Algorithm::NaiveBayes - Bayesian prediction of categories SYNOPSIS use Algorithm::NaiveBayes; my $nb = Algorithm::NaiveBayes->new; $nb->add_instance (attributes => {foo => 1, bar => 1, baz => 3}, label => 'sports'); $nb->add_instance (attributes => {foo => 2, blurp => 1}, label => ['sports', 'finance']); ... repeat for several more instances, then: $nb->train; # Find results for unseen instan
A Plan for Spam
August 2002 (This article describes the spam-filtering techniques used in the spamproof web-based mail reader we built to exercise Arc. An improved algorithm is described in Better Bayesian Filtering.) I think it's possible to stop spam, and that content-based filters are the way to do it. The Achilles heel of the spammers is their message. They can circumvent any other barrier you set up. They ha
窓の杜 - 【NEWS】ISO-2022-JP以外の日本語メールも振り分け可能になった「POPFile」v0.22.0
“ベイズ理論”をもとに迷惑メール対策ができるPOPプロキシーサーバー「POPFile」が8日、v0.22.0にバージョンアップし、ISO-2022-JP以外の文字コードで記述された日本語メールも振り分け可能になった。また、これまで日本語メールの件名は1つの文字列として扱われていたが、本バージョンからはメール本文と同様に、単語で区切って処理するように仕様が変更されている。 さらに、振り分け済みのメールを管理する［履歴］タブで、従来は差出人・件名・振り分け状態の3項目しか確認できなかったが、受信日・差出人・宛先・件名など合計8項目を自由にカスタマイズして表示可能になった。また、［履歴］タブの差出人や件名指定によるメール検索機能で、条件に一致するもの以外に一致しないものも検索できるようになっている。 そのほか、APOP/SSL認証への対応、NNTPプロキシーサーバー機能の追加、他ソフトで本ソフト
bsfilter / bayesian spam filter / ベイジアン スパム フィルタ
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Microsoft PowerPoint - 031220-SPAM.ppt
1 Bayesian Filteringを用いた spam対策 明治大学情報システム管理課 服部裕之 hhat@isc.meiji.ac.jp 2 spamだらけの朝 商品案内 商品案内 ねずみ講まがい ねずみ講まがい クスリ クスリ エロ エロ 名簿屋 名簿屋 朝の仕事は、まず、メールを消すことから 2 3 本日のメニュー { spamを排除する方法は？ { 今、注目の「Bayesian Filtering」とは？ { 使いものになるのか？ { GraceMailからの利用は可能か？ 4 spamの排除方法 ・・・・・・ ・・・・ ・・・・・ メールサーバ でフィルタ メールクライアント でフィルタ 判別場所１ 判別場所１ 判別場所２ 判別場所２ 3 5 spam対策技術 spam対策 中継している メールサーバ に注目 メールの中身 （ヘッダ、ボディ） に注目 OpenRelay デー
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https://users.soe.ucsc.edu/~manfred/pubs/C76talk.pdf
A Bayesian Probability Calculus for Density Matrices
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http://hotwired.goo.ne.jp/webmonkey/2003/09/index2a_page5.html