LIBLINEARを用いた機械学習入門(単語分割)
このページでは機械学習のツール(LIBLINEAR)を利用して、実際に分類問題を解くにはどういう手順を経るかということについて解説します。つまり、Kytea(京都テキスト解析ツールキット)における簡易版の単語分割モデルを作ってみようということです。 なお今回はプログラミング言語としてRubyを用いますが、Rubyの知識がなくても実装ができるように解説するよう心がけます。また、必要以上に細かく書いてあるかもしれませんが、不要な方は適宜読み飛ばして下さい。 細かい説明はすっとばしてやり方を見る 機械学習って？ 朱鷺の杜Wiki 「機械学習」がわかりやすいかと思います。 ひとことで言うと、「訓練データを与えてそこから機械に問題の解き方を学んでもらい、別の問題を解いてもらうこと」です。 教師あり学習・教師なし学習 機械学習は大きく「教師あり」と「教師なし」に分かれます。 「教師あり学習」とは
BabyFace という gem を作りました - yoshiori.github.io
「単純ベイズ分類器」を簡単に組み込める gem を作ってみました！！ BabyFace https://github.com/yoshiori/baby_face 簡単な使い方 判定したいクラスで BabyFace を include してちょっと設定書くだけです。 1 2 3 4 5 class Entry include BabyFace baby_face_for features: [:title, :body], categories: [:ham, :spam] end こんな形で指定します features 学習対象にする値 categories カテゴリ分け が最小の設定になります。 これだけで、Entry のインスタンスに baby_face というのが生えます。 で、categories を元に学習用と判定用のメソッドが生えます。 1 2 3 4 5 entry1.ba
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