Robust Logistic Regression using Shift Parameters (ACL 2014) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
概要 [1305.4987] Robust Logistic Regression using Shift Parameters (Long Version) 一部のデータに対して誤ったラベルが付与されているような状況において頑健なロジスティック回帰を提案する． 著者は The Elements of Statistical Learning の著者 Julie Tibshirani と NLP界の巨匠(NLP殆ど知らない自分でも名前を知っている) Manning． 自分が読んだのは ACL short のもの．リンクを貼ったのは long version なので読んでない部分がいくつかあると思う． モデル 事例に対する通常のロジスティック回帰が(推定すべき重みパラメータをとして) であるとすると， shift parameters を追加して とする． の気持ちとしては，でまずは理想的な
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
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