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
Pythonを呼べるLispを作った話 - みどりねこ日記
この記事はLisp Advent Calendar 2016 5日目の記事です。 Futhonとは Futhonとは、Pythonが呼べるLispである。 先日作ってみた。 読み方は「ふとん」である。 本記事は、Futhonの内部実装がどうなっているかを簡単に説明する。 すごく小さな実装（ソースコードすべて含んで500行くらい）なので、この記事とコードを合わせて読めば誰でもちょっとしたおもちゃ言語が作れるようになるんじゃないかと思う。 作った動機 最近周りで機械学習がアツい。 Pythonはディープラーニング・機械学習ライブラリが充実していて、モデルを簡単に作ったり試したりすることができる素晴らしい環境になっている。 SciPy scikit-learn Caffe Chainer TensorFlow 一方で、Lispでニューラルネットを組もうと思ってもライブラリがなかったり、あってもド
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