数式をなるべく使わずにトピックモデルの解説にチャレンジ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? トピックモデルは応用範囲が広く、使えるところが多いモデルですが・・ 数式が鬼難しく分かりづらいので、なるべく数式を使わずに分かりやすくしたい。 そして備忘録にしたいってことで記事を書きました。 間違いがあれば指摘して頂けると幸いです。 #トピックモデルの使える範囲 端的に言えば、文書からそれが何について記述されているかを推定するモデルです。 実は適用範囲はトピックを抽出をしていくだけではないです。 トピックに分けるだけでなく、文書の補助情報に関連付けをさせたり、ユーザーの情報に依存させたトピックのみに限定したり、トピックに相関関係を持た
異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 #この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知におけ
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