332パターン認識 - 過去を知れば未来が分かる
世の中には、既に分かっている過去のデータがあります。このデータを利用しない手はありません。過去のデータを利用すれば、もし分からない未来のデータが出現した場合、過去のパターンから有効な知識として活用させることができます。 今回、ご紹介するのはそんな過去を知れば未来が見えてくる手法です。概して『パターン認識』と呼ばれる手法とその類です。 「パターン認識」、難しい言葉に聞こえるかもしれませんが、我々は常にパターン認識をしております。 例えば、ある人の顔を見たときに瞬時に記憶の中から誰なのか識別してますし、初めて見る場合でも似たような人物を探しどんな人間なのか当てはめたりすることもできます。 楽しいときはどんな表情をするか、苦しいときはどんな表情をするかという「パターンクラス」を私たちは持っています。初めて会う人の表情でさえ、感情をよみとる能力を持ち合わせています。それがパターン認識です。
ymuto109の日記 - AdaBoostに関する調査
/* * Yahoo! Japan ディベロッパーネットワーク： テキスト解析：形態素解析サービスの利用 * http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/ma/v1/parse.html * 2015.11.18 */ import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.io.InputStream; import javax.xml.parsers.DocumentBuilder; import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory; import org.w3c.dom.Document; import org.w3c.dom.NodeList; import java
ymuto109の日記 - AdaBoostに関する調査
AdaBoost は Freund と Schapier によって提案された． 学習データが外れ値などのノイズをあまり含まなければ，高い判別能力を示す． 変種として Discrite AdaBoost, Gentle AdaBoost, Real AdaBoost, Logit AdaBoost, Modest adaBoost などがある． 損失関数 上記の AdaBoost, Logit Boost, MadaBoost は損失関数によって異なるのみ（？） (http://www.msi.co.jp/vmstudio/materials/files/misc/boosting.ppt を見よ） ブースティングの案内ページ http://ibisforest.org/index.php?%E3%83%96%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83
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