自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
Algorithm::LibLinear の紹介
Notice: This article is outdated. Please refer an updated English tutorial. 要旨かなり前になりますが、Algorithm::LibLinear という Perl モジュールを書きました。 CPAN Github これを使うと線形分類器などが高速に学習できます。テキストや画像の分類が応用として期待されます。 LIBLINEAR についてLIBLINEAR は LIBSVM と同じ台湾国立大学の Chih-Jen Lin 教授のチームが公開しているオープンソースの機械学習パッケージです。 関数のロジスティック回帰、サポートベクター回帰及び線形 SVM による多クラス分類を行うことができます。LIBSVM と違ってカーネル関数を使うことはできませんが、はるかに高速に動作します。 Algorithm::LibLinear
第14回 ベイズ線形回帰を実装してみよう | gihyo.jp
前回までに紹介したベイズ線形回帰を実装してみます。 ベイジアンという言葉に難しい印象を持たれている方もいるかもしれませんが、実装が劇的に難しくなったりはしませんから、ご安心ください。 ベイジアンに難しいところがあるとすれば、増えたパラメータをどう決めるかという点と、確率分布として求まる解をどう扱うかという点でしょうか。今回はそのあたりも含めて、見ていくことにしましょう。 環境はこれまでと同じPython&numpy&matplotlibを使用します。インストールなどがまだの方は連載第6回を参照ください。 普通の線形回帰のコードを復習 それでは、ベイズ線形回帰を解くコードを実際に書いていくのですが、第11回で書いた普通の線形回帰のコードに必要な部分を書き足す形で進めましょう。ただし、特徴関数φにはガウス基底を使うことにします。 ガウス基底は、次のような正規分布と同じ釣り鐘型をした関数です。た
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