Text Classification with CEEK.JP NEWS
CEEK.JP NEWS の2009年1月から2011年12月の記事データを基に、テキストの分類を行います。対応しているカテゴリーは「社会」「政治」「国際」「経済」「電脳」「スポーツ」「エンターテイメント」「サイエンス」の8つです。 ナイーブベイズ（Naive Bayes）分類法を用いており、概ね80%の精度で分類できます。 コンフュージョン・マトリックス（学習：2005年7月 / 判定：2005年8月） http://labs.ceek.jp/classify/cm.pdf 表の縦（グラフ）は、推定分野。表の横は、正解分野。 参考資料： 情報意味論（第8回） ベイズ学習 （櫻井研究室 情報意味論の講義資料） Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classifiers
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サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
[チュートリアル講演] カーネルマシン
次へ: はじめに [チュートリアル講演] カーネルマシン 赤穂 昭太郎1 Shotaro Akaho s.akaho@aist.go.jp 概要: サポートベクタマシン (SVM) に代表されるカーネルを用いた学習機械について解説する． これらにほぼ共通しているのは，基本的に線形の学習機械の延長線上にあり， ローカルミニマムの問題などが少ないこと，それから，正則化を行うことにより 高い記述能力と汎化能力を両立していることが特長である． キーワード: サポートベクタマシン，正則化，スパースネス，数理計画法， 汎化 Kernel machines such as the support vector machine are reviewed. Most of them are not suffered from the local optimum problem, because they
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
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