Pythonでの機械学習を支援するツール MALSS（基本） - Qiita
cls = MALSS('classification', shuffle=True, standardize=True, n_jobs=3, random_state=0, lang='jp', verbose=True) cls.fit(data, y, 'result_classification') コンストラクタMALSSへ渡す引数で必須のものは，分析タスクのみです． 今回はラベル（Yes/No）を予測する分類（識別）タスクなので"classification"です． 値を予測する回帰タスクでは"regression"になります． それ以外のオプションは初期値が設定されているので，入力は必須ではありません． shuffle は機械学習を行う際にデータをシャッフルするか（初期値：True）， standardize はデータを基準化（各列を平均0，分散1に）するか（初期値：True
多機能で洗練されたテキストアノテーションツールbrat - 自然言語処理 on Mac
brat (brat rapid annotation tool)は固有名・イベント抽出、共参照解析、チャンキング、構文解析などの様々なタスクに利用できるテキストアノテーションを表示・編集するツールです。数多くの機能を備えていて、右の画面のように表示が美しく、操作もマウスを使って直観的に行うことができ、ショートカットのキーボード操作も設定できるようになっているなど大変使いやすくなっています。 bratは共同作業も行えるようにサーバクライアントのシステムになっていて、サーバはPythonで、クライアントはJavaScriptで書かれています。セキュリティ面からApacheサーバなどを通して利用することが推奨されていますが、次のようにして簡単に起動することができます： $ curl -O http://weaver.nlplab.org/~brat/releases/brat-v1.3_Cru
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