Stanford大学の自然言語処理講座（1-1）NLPの世界へようこそ！ | Synergy Marketing LAB
Stanford大学のNLP（Natural Language Processing＝自然言語処理）の講義をオンラインで見ることができる、ということがわかり、さっそく復習を兼ねて基礎から勉強することにしました。 コースの全概要 https://class.coursera.org/nlp/lecture/preview 今回から、私・藤井と、同じく研究開発グループの久保のリレー形式で、このオンライン講義についてのブログを書いてまいります。乞うご期待。 1-1 Course Introduction - Stanford NLP まず初めに。NLPとは何ぞや？というイントロダクションです。 ちなみに…私の英語ヒアリング能力は、”Hi! I'm Dan Jurafsky”という最初の挨拶が “Hi! I'm dangerousなんとか”と聞こえて「センセったら危険な男なのかしら？ムフフ♡」
Wekaでベイジアンネットワーク（2） | Synergy Marketing LAB BLOG
前回に続き「2. 与えられたデータセットを使ってネットワーク構造を学習する」の手順を説明します。 Wekaではベイジアンネットワークは分類器の一種です。 分類器とは、あるデータを少数のカテゴリに分類するもので、既知のデータから未知のデータを推測することが出来ます。 既知のデータを使って、分類器がデータを分類できるようにすることを「学習」といいます。 Weka Explorer を使うと分類器の学習と評価が出来ます。 例題として、ユーザの行動から予想される購入サービスを「分類」するという問題を考えます。 「集合知プログラミング」第7章、表1のデータを使います。 これは、あるウェブサイトでのユーザの行動と購入サービスを関連付けたものです。 操作の流れは以下のようになります。 ユーザの行動とそのユーザが購入したサービスのデータを入力する 学習アルゴリズムを決定し、パラメータを入力する
Wekaでベイジアンネットワーク(1) | Synergy Marketing LAB BLOG
はじめに Wekaのベイズネットワークエディタおよび分類器(weka.classifiers.bayes.BayesNet)の使い方についてまとめます。 ベイジアンネットワークについてはWikipedia、またWekaについては公式ページおよびマニュアルを参照ください。 Wekaではベイジアンネットワークに関する以下機能が実装されています。 ベイズネットワークエディタ： ネットワークを作成する 作成したネットワークをXML形式で読み書きする ノードに条件付き確率を与える 証拠データを設定した時の各ノードの確率を求める 確率分布に沿ってデータセット(.arff形式)を作成する データセットを使った学習を行う 分類器： データセットからネットワーク構造を学習する 学習したネットワーク構造を検証する 学習したネットワーク構造を図示する ネットワーク構造をXMLファイルに出力する これらを以下の
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自然言語処理(Nlp) | Synergy LAB | シナジーマーケティング株式会社 R&D - Part 2
