Winnow - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Winnow† 目的変数が2値，\(n\)個の特徴量も全て2値の場合の逐次学習アルゴリズム． 線形関数 \(f=w_1x_1+\cdots+w_nx_n\) について，\(f\gt\theta\) なら 1 に，でなければ 0 に分類する．また，係数\(\alpha\gt 1\) を定める． 新たな事例，すなわち，長さ\(n\)の2値ベクトルと2値の目的変数の対が与えられたとき 正しく分類されたなら，重みはそのまま 誤分類された場合は 事例のクラスが1のとき，特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が 1 のものは，その重み \(w_i\)を \(\alpha\)倍する． 事例のクラスが0のとき，特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が 1 のものは，その重み \(w_i\)を \(\alpha\)で割る． 単純なアルゴリズムだが，PAC学習の観点から理論的な誤り率の限界，\(\alpha\)
Data Mining: Text Mining, Visualization and Social Media
There has been a lot of commentary recently on issues relating to an experimental chat bot that Microsoft has (or had) launched named (after, perhaps, a river in Scotland) Tay. After a brief existence online, the bot was removed due to behaviours perceived as offensive which it was persuaded to engage in. Peter Lee of MSR has this to say about it. While there is much to learn from what transpired,
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
MIT OpenCourseWare OCW Home
