形態素解析からのマルコフ連鎖、PythonでTwitterのbotベースを作ってみよう - 合同会社ジリキ
Python関係の記事も増えてきたところで、Twitterのボット的なものを作ってみましょう。今回は圧縮新聞や、しゅうまい、のような一見カオスな文章をつぶやくbotの基礎を構築してみましょう。そのまま使用しても割と面白い結果が得られますのでチャレンジしてみましょう。 Twitter botの制作Twitter Developerへの登録以前も登録の仕方は書きましたがおさらいしておきましょう。 https://dev.twitter.com/ 上記URLに飛んでTwitterのアカウントでログインします。 Manage Your Appsをクリックして今回製作するbotを登録してAPIキーを取得します。 Name：アプリケーションの名前を考えて入れましょう。 Description：アプリケーションの説明です。 Website：ブログやWebサイトのURLを入力します。 Consumer K
マルコフ連鎖による文章の自動生成 - Kentaro Kuribayashi's blog
「PEAR::Net_SmartIRC を使って、一定間隔でニュースを配信する IRC BOT を作成する」で作成したごく簡単な BOT はしかし、外部のリソースをひっぱってきて、それを単にそのまま流すことしかできません（RSS をパースする処理はあるけど、本質的には垂れ流してるだけ）。通常 IRC BOT というと、チャンネルのメンバが喋った言葉を憶え、それらをアレンジしたデータを用いて、時には当意即妙に会話に介入することもあればまるで的はずれな発言で場を微妙な雰囲気に陥れることもあるといったものですし、また、なかには日記や Blog を書くすごい BOT さんもいます。 そうなると当然、次の目標は「おしゃべりをする、あるいは日記を書く BOT を作成する」というものになるわけですが、まぁ僕の頭ではいきなりそんなことを実現することは不可能ですし、また、そのような方向で BOT を作成する
Pythonによるモンテカルロ法入門 - 人工知能に関する断創録
PRMLの11章で出てくるマルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov chain Monte Carlo methods: MCMC）。ベイズでは必須と呼ばれる手法だけれどいまいち理屈もありがたみもよくわからなくて読み飛ばしていました。 最近、ボルツマンマシンを勉強していて、ベイズと関係ないのにマルコフ連鎖やらギブスサンプラーやらが出てきて本格的にわからなくなってきたのでここらで気合を入れて勉強し直すことにしました。 参考にした書籍は「Rによるモンテカルロ法入門」です。PRMLと同じく黄色い本なので難易度が高そう・・・この本はR言語を使って説明がされていますが、それをPythonで実装しなおしてみようかなーと計画中。numpy、scipyの知らなかった機能をたくさん使うので勉強になりそう。 ただRにしかないパッケージを使われると途中で挫折する可能性が高い・・・あと内容が難しすぎて途中で挫折す
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