Deep learningの世界に飛び込む前の命綱・キーワードの整理 人工知能とは 機械学習とは ディープラーニングとは 機械学習の仕組みを知る ・機械学習の仕組み 機械学習のバリエーション 機械学習にできること、できないこと 機械学習を活用する ・機械学習の活用事例 機械学習の活用に向けた、プロジェクトの推進方法 機械学習の活用に必要な人材 ・おわりに
単純ベイズ分類器 - Wikipedia
単純ベイズ分類器（たんじゅんベイズぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）は、単純な確率的分類器である。 単純ベイズ分類器の元となる確率モデルは強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいており、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」と呼ぶべきものである。 確率モデルの性質に基づいて、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。 設計も仮定も非常に単純であるにもかかわらず、単純ベイズ分類器は複雑な実世界の状況において、期待よりもずっとうまく働く。近頃、ベイズ分類問題の注意深い解析によって、単純ベイズ分類器の効率性に
ナイーブベイズでツンデレ判定してみた - Qiita
input=>ちょっと、何！？ びっくりすんじゃん……。 category: tsundere input=>君が大好きで。すっごく大好きでね。 category: not_tsundere input=>……気安く触んないでよ、バカ。 category: tsundere input=>人ラブ！俺は人間が好きだ！愛してる！ category: not_tsundere よい...。 #やったこと ##ふつうのスパム判定の場合 スパムのテキストとそうでないテキストをそれぞれコンピュータに学習させて、新しく入力されたテキストがスパムかどうかを判定します。 ...つまらん ##ツンデレ判定の場合 ツンデレのテキストとそうでないテキストをそれぞれコンピュータに学習させて、新しく入力されたテキストがツンデレかどうかを判定します。 楽しい！！ #データの用意 学習を行うためには当然学習データが必要で
ベイズ分類をベースにしたSmartNewsのチャンネル判定 | SmartNews開発者ブログ
株式会社ゴクロの中路です。普段は機械学習の手法を用いたアルゴリズム改善など、サーバーサイドの開発を行っています。 SmartNewsでは様々なニュース記事を「エンタメ」「スポーツ」「グルメ」などのチャンネルに分けて表示しています。そのようなことを可能にするためには、ニュース記事がどのチャンネルに属するのかを判断する必要があるわけですが、それを行っているのは人ではありません。機械が、アルゴリズムに基づいて、自動的に行っています。 今回のエントリーでは、その「自動的にチャンネルに分類する仕組み」について書こうと思います。 SmartNewsにおける、ニュース記事のチャンネル判定を単純化すると、ベースには「ナイーブベイズ分類器」と呼ばれる、機械学習の初歩的な知見があります。このエントリーではナイーブベイズ分類器をメイントピックとして取り上げます。ナイーブベイズ分類器については、すでに様々なとこ
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GitHub - fredwu/simple_bayes: A Naive Bayes machine learning implementation in Elixir.
GitHub - fredwu/stemmer: An English (Porter2) stemming implementation in Elixir.
GitHub - fieg/bayes: Implementation of Naive Bayes Classifier algorithm in PHP.
