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Collapsed Gibbs Samplingを使ったLDAについて調べ中 - EchizenBlog-Zwei
あくまで調べ中。なんだけど自分用にメモしておく。 大雑把に言うと、LDAは α=>[θ=>[z=>w]]<=β α,β: パラメータ θ,z : 潜在変数 w : 観測データという形をしていて、観測データの尤度を計算するには潜在変数θおよびzについて周辺化しないといけない。ところが潜在変数間に依存関係(θ=>z)があるので、θ、zそれぞれ独立に周辺化できない。 そこでBlei論文では変分ベイズ法という方法を使ってθとzの依存関係を切り離す方法をとっている。一方でGriffithsらのギプスサンプラを使う方法ではサンプリングしたzを使うことでzを観測データにしてしまうことで上記問題を解決している(多分 ついでにβにもディリクレ事前分布を導入していてBlei論文でのβをφ、ディリクレパラメータをβとしている。紛らわしい。その結果 α=>[θ=>[z=>w]]<=[φ]<=β α,β: パラメー
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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