日経電子版アプリ内製開発の舞台裏 // Speaker Deck「アプリ開発プロジェクト成功への道〜iOS/Androidアプリ開発者勉強会Vol.1」 で発表したスライドです。 http://connpass.com/event/14952/
機械学習概論 講義テキスト
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4（参考資料追加、k平均法の解説追加など） 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加） 2015/04/21 ver1.6（EM法のアルゴリズム説明を追加） 2015/04/24 ver1.7（その他の性能指標を追加） 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法の初期データ画像を追加） 2015/06/07 ver2.1（セミナー用に修正） 2015/06/24 ver2.2（EM法の説明を追加） 2016/09/01 ver2.3（誤字修正） 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 UpdateRead less
Latent Dirichlet Allocation(LDA)を用いたニュース記事の分類 - SmartNews Engineering Blog
ハイパーパラメータは自由に設定する値です。 確率分布 $ \theta_{ik} $ などをまとめて$ {bf \Theta} $などと書くと、 ハイパーパラメータを$ {\bf \alpha}$, ${\bf \beta}$と設定したとき、 トピック混合率が$ {\bf \Theta} $で、単語生成率が$ {\bf \Phi} $で、各単語の背景トピックが$ {\bf Z} $であるような文章群$ {\bf W} $が得られる確率$P({\bf \Theta}, {\bf \Phi}, {\bf Z},{\bf W} |\alpha,\beta)$は以下のような図(グラフィカルモデル)によって表現され、 実体は、 $$ P({\bf \Theta}, {\bf \Phi}, {\bf Z},{\bf W} |\alpha,\beta) = \left( \frac{prod_{k}\G
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並列データベースシステムの概念と原理
