ナイーブベイズによるテキスト分類体験アプリ - シリコンの谷のゾンビ
もともとは研究室の新入生にNaive Bayesのイメージをつけるためにつくったもの．Naive Bayesを世の中に広めるために，きちんと公開することにしました． Text classification by Naive Bayes (2008-09-11追記）好評だったので日本語を扱えるようにしました．詳しくはこちらの日記をご覧ください． Text classification by Naive Bayes ver.2 日本語はじめました Naive Bayesナニソレ？という方はとりあえずググりましょう．理屈はわかったけれど，うまくイメージがつかないなぁ．．という状態になったら本プログラムを触ってみてください．すっきりします．たぶん． 使い方の説明 単語区切りが面倒なので日本語は使えません．あしからず． 本文を入れるっぽいところにテキストを入力します． クラスを選択して学習ボタンを押
統計的機械学習(Hiroshi Nakagawa)
統計的機械学習 (under construction) 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 指数型分布族、自然共役 正規分布(条件付き、および事前分布) 評価方法ppt pdf 順位なし結果の評価(再現率、精度、適合率、F値) 順位付き結果の評価 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアルゴリズム 変分ベイズ法 Expecta
ベイジアンネットワーク－入門から応用まで
Abstract: ( ) ( ) ( ) 1. ( ) 2. (Bayesian network, Bayesnet, belief network) [1, 2, 3, 4, 5] [6, 7, 8, 9, 10] 0 1 1 0 Xi, Xj Xi → Xj Xj Xi X1 X2 X4 X3 X5 X2 0 1 X4 0 0.8 0.4 1 0.2 0.6 条件付確率表 P(X4|X2) P(X3|X1,X2） Ｐａ（Ｘ３） Ｐａ（Ｘ５） Ｐａ（Ｘ４） P(X５|X３,X４） 1: Bayesian network Xj Pa(Xj) Xj Pa(Xj) ( Pa(Xj) ) P(Xj | Pa(Xj)) (1) n X1 · · · , Xn (2) P(X1, · · · , Xn) = n � j=1 P(Xj | Pa(Xj)). (2) 1 1 3 Pa(Xj) = x1
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