A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
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Latent Dirichlet Allocation(LDA)を用いたニュース記事の分類 | SmartNews開発者ブログ
株式会社ゴクロの中路です。 以前のベイズ分類をベースにしたSmartNewsのチャンネル判定で触れたように、SmartNewsで配信する記事を「スポーツ」「エンタメ」「コラム」のようなチャンネルに分類しているのは、人ではなく機械です。そのアルゴリズムとして前回ご紹介したのは「ナイーブベイズ分類器」ですが、記事の分類を行う手法は、他にも様々なものがあります。その中で今回はLatent Dirichlet Allocation(以下LDA)について、先日東京大学の博士課程の皆さんと、社内で合同勉強会を行った際に作成した資料をベースにご紹介します。 LDAでできることの例 前回ご紹介したナイーブベイズ分類器を構築する際には、すでにトピックのラベルが付けられた文章を、学習データとして用意する必要がありました。 一方、LDAの場合は、 東京でサッカー大会が開催された。xx選手のゴールが圧巻であった。
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栗田多喜夫「サポートベクターマシン入門」（PDF）
Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.
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