word2vecによる自然言語処理
Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章 word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章 コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章 word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章 word2vecの仕組
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
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