言語処理のための機械学習入門を読んだ - 射撃しつつ前転 改
言語処理のための機械学習入門という本が出版される、という話はtwitterで知っていたのだが、8月ぐらいに出るのだろうとばかり思っていたら、なんかもう発売されているらしい。Amazonでは早速売り切れていたので、某大学生協の書籍部まで行って購入してきた。おかげで、この週末は280円で過ごすハメになってしまった。 まだざっと眺めただけだが、 ラベルを人手でつけるのに隠れマルコフモデルと言うのは本来はちょっとおかしいんだけどNLPの分野だとそう表現する事が多いよ 対数線形モデルと最大エントロピーモデルは同じものだよ 出力変数の間に依存関係がなければCRFではなく対数線形モデルとか最大エントロピーモデルと表現するべきだよ といった、これまでの教科書にはあまり載っていなかったような事が載っているのはとても良いと感じた。こういった情報は、これまではどこかの大学の研究室で学ぶか、もしくはウェブ上の資料
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
ハンドルは車のために最適なインターフェースなのか？ - 射撃しつつ前転 改
グランツーリスモを遊んでいると、あまりの画面のリアルさにハンドルでプレイしたくなってくるんだけど、そもそも、車の操舵インターフェースとしてハンドルというのは適切なのだろうか？ 昔の車ではハンドルとシャフトがつながっていた（今でもつながってる車の方が多そうだけど）ので、あのホイール型のハンドルは仕組みとして効率が良かったと思うのだけれど、今となってはステアバイワイヤの車もあるし、ホイールでなければならない、という訳ではない。 例えば、飛行機の操縦桿みたいなので操作ができてもいいんじゃないだろうか。と思ったが、wikipediaの操縦桿の項目をみると、「一般に、機動性が求められる場合は操縦桿を、ゆっくりとした操作が求められる場合は操縦輪を採用する。」という事らしい。言われてみれば確かに、一定の舵角を保つような操作は操縦輪の方がやりやすそうだ。一般的な車を考えてみると、今のハンドルの方が使い勝手
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