Pythonのscikit-learnでRandomForest vs SVMを比較してみた - Y's note
Random Forest メディア: ペーパーバック クリック: 27回この商品を含むブログ (1件) を見る Random Forest Random Forestとは Random forest - Wikipedia Random forests - classification description 機械学習の方法論の一つで決定木ベースの集団学習アルゴリズムを取り入れたものです。説明変数の依存が少ないことや学習が高速であることが特徴として挙げられています。英語サイトの方で特徴として紹介されているRFの内容について記述します。 Features 大きなデータに対して効率よく処理される。 変数の削除をすることなく入力した数千の変数を扱う事ができる。 どの変数が分類に対して重要なのかを計算して与えてくれる。 木の構築処理中に一般的なエラーの偏りの無い計算を生成する。 高い割合でデータ
自然言語処理ツール
自然言語処理の研究で役立つツールを集めてみました。 音声認識CMU Sphinx: 広く利用されている音声認識プログラム。 Juicer: 重み付き有限状態トランスデューサを利用した音声認識デコーダ。 Julius: 音声認識システムの開発・研究のためのオープンソースの高性能な汎用大語彙連続音声認識エンジン。 言語モデルIRSTLM: 言語モデルの学習・格納ツール。 kenlm: メモリ効率とスピードを重視した言語モデル保持ツール。 Kylm: 重み付き有限状態トランスデューサーの出力や未知語の文字ベースモデル化などの機能が揃っている言語モデルツールキット。Javaで実装。 RandLM: 乱択データ構造であるBloom Filterを用いることで、膨大な言語モデルを少ないメモリで保持するツールキット。 SRILM: 効率的なn-gram言語モデルツールキット。様々な平滑化手法（Knese
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