ベイジアンの逆襲 | 大和総研
最近、コンピュータ業界ではベイズ理論が注目を集めているという。ベイズ理論とはいったいどんなもので、どのように応用されているのだろうか。 ベイズ理論とは、英国の長老派教会派の牧師であったトマス・ベイズ（1702-61）により築かれた確率の原理である（注1）。ベイズが発見したといわれる定理によれば、原因から結果が生ずる確率が与えられると、結果が原因から生ずる確率が分かる。数学的に述べれば、ベイズの定理とは、事象EとHに対して、HならばEという条件付き確率P(E|H)と、EならばHという条件付き確率P(H|E)を結びつけるものである（注2）。Ｅという事象を観測することで、Ｈに関する確信度を示すHの確率分布が正確になる（注3）。これをベイズ更新という。 ベイズ理論では、原因の分布を最初に主観的に選び、データが観測される度にこれを更新するため、帰納的主観的であるといわれる。ベイズ統計学の研究者達は、
mots quotidiens.
信学会のノンパラメトリックベイズ講座をようやく書き終えました。 具体的な学習例(上のイメージ)や細かい図を描く必要があり, 結局連休後半からずっと かかった気がします。 最後のページではInfinite HMM (NIPS 2001) [pdf] の紹介をしています。 ちょうど岡野原君がohmmをリリースした所で, やたらとタイミングがいいのですが..。 HMMはよく考えるとかなり凄いモデルですが, 上のohmmも含め, 普通のHMMは 隠れ状態の数は事前にセットしておく必要があります。 これに対し, IHMMは隠れ状態の総数すらも観測データを見るだけで決めてくれる という驚異的なモデルで, 僕はD3の時(2003年くらい)に知って, かなり感動しました。 ただ, IHMMは理論を理解するのもそうですが, 実装がかなりややこしいので *1 僕は実際に実装はしていなかったのですが, 最近素晴
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
教師なし単語分割の最前線。ベイズ meets 言語モデル - 武蔵野日記
今日は daiti-m さんの教師なし単語分割話と id:nokuno さんの Social IME 話を聞きに行くため、仕事を午前中で終えて一路本郷へ。第190回自然言語処理研究会(通称 NL 研、えぬえるけんと発音する)。六本木から大江戸線で麻布十番、南北線に乗り換えて東大前で降りたのだが、ちょっと失敗して10分以上 Social IME の話を聞き逃してしまう。残念。 というわけで最初の発表については nokuno さん自身による発表スライドおよびshimpei-m くんのコメントを見てくれたほうがいいと思うが、個人的に思うのは(直接も言ったけど)研究発表とするならポイントを絞ったほうがいいんじゃないかなと。 研究の背景と目的 従来手法の問題点を指摘 それらを解決できる手法を提案(3つ) までは非常にいいのだが、そこから先がそのうちの1つしか説明・評価していないので、ちょっと述べてい
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