ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
【書籍情報】データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術 が発売されます | LINE HR BLOG
＜著者より＞ 機械学習や人工知能に関連した技術は、最先端研究をはじめ、多くのIT企業で注目の的です。もちろん、LINEでもそれらの技術を活用したサービス開発に取り組んでいます。 機械学習は、非常に応用領域の広い技術です。そのため、いまからエンジニアを目指す人には、ぜひとも理解してほしい技術だと思っています。しかし、機械学習はまだまだ未成熟な技術領域で、実際にサービス開発する上では一から実装することもよくあります。しっかりと機械学習の理論を理解し、ライブラリに頼ることなく適材適所に機械学習の技術を実装できるエンジニアが今の重要な人材です。 この本では、エンジニアを目指す初心者向けに、機械学習の理論と実例を学べるブートキャンプ仕様になっています。内容は、Hadoop関連、リアルタイム集計（Fluentd、Norikra）、機械学習（NaiveBayes、Perceptron、オンライン学習、S
Java で統計とか機械学習とか自然言語処理とかをやりたい ときに役立つライブラリ達
BizReach 社にお邪魔して発表したときのスライドです。
LINE DEVELOPER DAY 2016 開催のお知らせ « LINE Engineers' Blog
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
パターン認識・機械学習勉強会
2014年 パターン認識・機械学習勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:ベイズ確率・ベイズ識別・モデルの検証 第3回:モデル選択基準・MCMC法 第4回:ギブスサンプリング・線形識別モデル 第5回:線形識別モデル:ロジスティック回帰 第6回:線形識別モデル:ベイズロジスティック回帰,フィッシャーの線形判別 第7回:ニューラルネットワーク 第8回:ニューラルネットワーク(続き) 第9回:ニューラルネットワーク(続き) 第10回:カーネル法, カーネル密度推定法,カーネル回帰分析 第11回:カーネル法:ガウス過程 第12回:サポートベクターマシン, ソフトマージン 第13回:多クラスSVM, SVM回帰, 関連ベクターマシン 第14回:ベイジアンネットワーク 第15回:ジョインツリーアルゴリズム 第16回:ジョインツリーアルゴリズム(続き) 第17回:マルコフ確率場・ファクターグラ
Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn)
As you hopefully have heard, we at scikit-learn are doing a user survey (which is still open by the way). One of the requests there was to provide some sort of flow chart on how to do machine learning. As this is clearly impossible, I went to work straight away. This is the result: [edit2] clarification: With ensemble classifiers and ensemble regressors I mean random forests, extremely randomized
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました． 自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています． きっかけは，勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで， 株式会社Gunosyの勉強会の場で，発表の機会を頂きました． それが，9/11で，その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました． どちらも思った以上に好評を頂け，公開してはと進めて頂いたので，公開することにしました． もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので．気づいた方はご指摘頂けると幸いです． 内容ざっくり 前半は，ニューラルネットワークを図を使
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) - シリコンの谷のゾンビ
SVMツールで有名なLIBSVMの作者らがまとめた "A Practical Guide to Support Vector Classification" という良資料[1]の日本語解説資料をまとめてみたので公開． SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) View more presentations from sleepy_yoshi 元資料はこちら 本資料作成のきっかけは，まわりの人に「SVMとかいう手法使ったんだけど，機械学習よくわからなくてさ」という感じで相談を受けて「カーネルは何使ってるの?」「素性のスケーリングはした?」「Cパラメータは調整した?」というようなことを聞くのだけれど，「???」というやりとりにうんざりしたから． その都度，Cパラメータというものがありまして〜，カーネルというものが
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