多次元尺度構成法(たじげんしゃくどこうせいほう、MDS:Multi Dimensional Scaling)は多変量解析の一手法である。主成分分析の様に分類対象物の関係を低次元空間における点の布置で表現する手法である(似たものは近くに、異なったものは遠くに配置する)。古典的MDSは主座標分析 (Principal Coordinate Analysis; PCoA) とも呼ばれ、さらに主座標分析において距離にユークリッド距離を用いた場合は主成分分析と等価になる。 例 - 1973年のアメリカ50州の人口10万人あたりの殺人、暴行、レイプの犯罪数、及び、都市人口の割合[%]の4つの要素から似た州は近くに置くように2次元空間に配置した結果。
Posts Jun 30, 2015 #12 畳込みニューラルネット Jun 29, 2015 #11 学習のテクニック Jun 15, 2015 #10 事前学習 Jun 14, 2015 #09 オートエンコーダ Jun 8, 2015 #08 確率的勾配降下法 Jun 8, 2015 #07 ニューラルネットワーク May 24, 2015 #06 線形識別モデル May 12, 2015 #05 確率分布の基礎 May 11, 2015 #04 最適化手法 May 10, 2015 #03 多変数解析 Apr 26, 2015 #02 環境構築 Apr 26, 2015 #01 機械学習の基礎 subscribe via RSS
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) 0 はじめに 学習の進め方 1 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ 2 階層型ネットワーク 2.1 パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ 2.2 バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算1(出力層から中間層) 後向き演算2(中間層から入力層) BPのシミュレーション BPシミュレータ まとめ 2.3 その他の階層型ネットワーク ネオ
先日、九工大や東工大などの学生さんが LINE Fukuoka に遊びにきてくれました。せっかく学生さんが遊びに来てくれるので LINE Fukuoka の社員と学生さんとで LT 大会をやろうという運びになって、学生さんは普段やっている研究内容を、LINE Fukuoka 側はなんでも良いので適当な話を、それぞれやりました。当日は私を含む LINE Fukuoka の社員 3 人と、学生さん 2 人の合計 5 人が LT をしました。詳細は LINE Fukuoka 公式ブログに書かれていますので、興味のある方は御覧ください。 [社外活動/報告] 学生を招いてのエンジニア技術交流会を開催しました。 LT に使った資料は公開してもいいよ、とのことだったので、せっかくなので公開。当日はテキスト分類のデモをやったのですが、残念ながらデモ環境までは公開できませんでした。ただ、ソースコードは gi
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
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
We're excited to announce that ESLint v6.0.0 has been released: https://t.co/EO4ZrZIMYM — ESLint (@geteslint) 2019年6月22日 ESLint は JavaScript のための静的検証ツールです。コードを実行する前に明らかなバグを見つけたり、括弧やスペースの使い方などのスタイルを統一したりするのに役立ちます。同様のツールとしては JSLint, JSHint 等があります。 ESLint の特色は、 すべての検証ルールを自由に on/off できる 自分のプロジェクトに合わせたカスタムルールを簡単に作れる 豊富なビルトイン ルール (5.0.0 時点で 260 個) に加えて、たくさんのプラグインが公開されている ECMAScript 2015 (ES6), 2016, 201
係り受け解析機「CaboCha」 CaboCha/南瓜: Yet Another Japanese Dependency Structure Analyzer この記事で知りました。 せっかくだから俺は衆院選挙のツイートを調べるぜ CaboChaで始める係り受け解析 面白そうなので、FreeBSD 10.1にインストールしてみます。 portsを最新化 必要なミドルウエアはportsからインストールします。 まずはportsを最新化。
社内のエンジニア向けにKNPの使い方と見方を解説する機会があったので、ついでの機会に。と記事にしてみた。 KNPの啓蒙活動をしているので、ぼくの愛するKNPをみなさんにも使っていただけたら幸いです。 この記事を読んでわかること KNPって何? KNPって何をしてくれるの? KNPの出力の見方は? マニュアルとかないの? この記事を読んでわからないこと KNPってどうやって動いているの? 太郎って誰? KNPって何? 一言でいうと、「日本語構文解析器」です。 日本語文の構文を構造化してくれます。 最近では構文解析では飽き足らず、いろいろと機能がつきすぎて、「統合日本語文解析システム」の様相をていしています。 ちなみにKNPは(Kurohashi Nagao Parser)の略称とのことです。 インストール 偉大な先人たちがインストール方法を紹介してくれているので、このインストール方法に従いま
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2013-02-18 MeCab 0.996 configure script の不備によりiconvへのリンクに失敗する問題を修正 ユーザ辞書用CSVファイルのコストと左/右文脈IDを付与し, 新たなCSVファイルを生成する機能の追加 解析結果からLattice を作成する Lattice::set_result() メソッドを追加. 単体テスト時のスタブの作成等に利用可能 2013-01-24 MeCab 0.995 部分解析機能の再実装 部分解析機能のためのAPI (Lattice:set_boundary_constarint, Lattice::set_feature_constraint) の追加 2012-06-03
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