PythonでMeCabを使って形態素解析
今回は、形態素解析エンジンのMeCabをPythonと一緒に使ってみます。本記事は、Pythonで形態素解析やってみたいなぁと思った方が取り敢えず使いはじめることが出来る状態になることをゴールとしています。 参考にした記事はこちら Python で Mecabを利用する【mac】 ところで、MeCabの読み方は「ミーキャブ」？「めかぶ」？ MeCab (和布蕪)とは （中略） ちなみに和布蕪(めかぶ)は, 作者の好物です。 MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzerにこのように書かれているので、読み方は「めかぶ」が正解でしょう。 では、本題。 環境 Mac OSX El Capitan Homebrew 0.9.9 Python 3.5.0 pip 8.0.2 Python2.7系でも動きますが、Unicodeの
scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita
前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学習の手法そのものを実装しなくても利用することはできます。もちろん手法の内容に対する理解は必要ですが、せっかく scikit-learn という事実上デファクトとも言えるライブラリが存在するのですから、これを使うところから入門していくのが良いかと思います。 以
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