MLAC2013 数式を使わずイメージで理解するEMアルゴリズム - Wolfeyes Bioinformatics beta
はじめに Machine Learning Advent Calendar 2013の15日目を担当する@yag_aysです．専門はバイオインフォマティクスという計算機を使って生物学をする分野で，生モノではなく遺伝子の文字列相手に格闘している大学院生です．今回は初心者の人を対象に，なるべく数式を使わずにEMアルゴリズムについて解説してみたいと思います． EMアルゴリズムは，SVMやニューラルネットワークといった華々しい機械学習の手法の一つではなく，機械学習の中で使われる尤度最大化という一部分を担当するアルゴリズムです．そのため多くの人にとってEMアルゴリズムは，それ単体を使ってみたりだとか独自に改良をしたりするような対象ではないでしょう．でも，EMアルゴリズムなんて仰々しい名前が付けられているだけあって，いざ自分の仕事に組み込む場合には中身を理解していないと「なぜEMアルゴリズムを使ったの
Pythonでの機械学習を支援するツール MALSS（応用） - Qiita
Python3に対応しました(2016.01.25) MALSSの仕様変更に対応しました(2020.02.08) 特徴量選択について追記しました(2020.08.22) Pythonでの機械学習を支援する，MALSS（Machine Learning Support System）というツールを作りました（PyPI／GitHub）． 導入編，基本編と書いてきて，今回は応用編です． 準備 前回と同じデータを使います． 普通にfitメソッドを呼んでしまうとモデリングを行うため処理に時間がかかってしまいます． そこで，algorithm_selection_onlyオプションをTrueにして，アルゴリズム選択のみを行うようにします． from malss import MALSS import pandas as pd data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc
新しいクラスタリング手法の紹介 -Affinity Propagation- Introduction of A New Clustering Method: Affinity Propagation
【文献調査】Affinity Propagation（2009 年 10 月 03 日公開） 計算知能研究室 新しいクラスタリング手法の紹介 -Affinity Propagation- Introduction of A New Clustering Method: Affinity Propagation 大江 将悟 Shogo OHE 1 はじめに ここでは 2007 年に提案された新しいクラスタリング手 法である Affinity Propagation について紹介する．Affin- ity Propagation の特徴はクラスタの生成にあたりメッ セージ交換型のアプローチを採用している点にある．デー タ点同士で一斉にメッセージを交換し合うことで，どの 点がクラスタの中心である exemplar とし，他の点はど の exemplar に属するかを決定する．そのため一般的に 用いられている k-
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
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