BLOG::broomie.net: 言語処理のための機械学習入門
東工大の奥村先生監修、高村先生著の「言語処理のための機械学習入門」が発売されました。これは読まなければ！と思い、さっそく手に入れました。本書の感想は本当にシンプルな一言に尽きます。 「大学時代にこの本がほしかった。。。」 本書の目次の中見出しまでを以下に引用させていただきます。 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ 1) 高村 大也 1. 必要な数学的知識 1.1 準備と本書における約束事 1.2 最適化問題 1.3 確立 1.4 連続確率変数 1.5 パラメータ推定法 1.6 情報理論 1.7 この章のまとめ 2. 文書および単語の数学的表現 2.1 タイプ、トークン 2.2 nグラム 2.3 文書、文のベクトル 2.4 文書に対する前処理とデータスパースネス問題 2.5 単語ベクトル表現 2.6 文書や単語の確率分布による表現 2.7 この章のまとめ 3. クラスタリン
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
