マルコフモデル ～概要から原理まで～ (後編) | POSTD
本記事は、元記事を翻訳した記事の後編となります。 A節については 前編 をご参照ください。 もう一歩進んだマルコフモデル ???? ＊＊免責事項＊＊ ???? 上で説明したマルコフモデルを作る時と同じプロセスで進めますが、いくつかのステップは省きます。もし、何か分からないことが出てきたら、最初のセクションを参照してください???? 1.スケールアップした例 最初のドクター・スースの言葉はそのまま取っておき、私が更に見つけた、ドクター・スースの 不朽の 名言を4つご紹介します。 Today you are you. That is truer than true. There is no one alive who is you-er than you You have brains in your head. You have feet in your shoes. You can ste
特異値分解とLSIの意味
2012/3/24追記 わかりにくい部分や間違っている部分を修正した上でもっとちゃんとした解説エントリー書きました 潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門 —————— 前々から特異値分解やLSI(Latent Semantic Indexing)による次元削減の意味について疑問に感じていたので自分なりに考えてみました． 誤りも多々あるかと思いますが… 特異値分解 特異値分解は Aというランクが r の m x n 行列を次のような3つの行列に分解します． \[A = U \Sigma V^T\] ここで，U は m x r の列直交行列，V は n x r の列直交行列，Σは対角要素に特異値を降順に並べた r x r の対角行列です． ※定義の仕方によってはU: m x m 行列，V: n x n 行列，Σ: m x n 行列とすることもあります A のランクが r なので，A には
機械学習ビジネス研究会 第01回
Yuta Kashino is the CEO of BakFoo, Inc., a company that provides a real-time data platform for enterprises. The document discusses BakFoo and Kashino's background in areas like Zope/Python and astrophysics. It also covers topics like okcupid's history and acquisition, how their matching algorithm works using SVD matrix factorization, and analysis of user data from books like Dataclysm.Read less
Discover opportunities at Pinterest
Pinterest is an equal opportunity employer and makes employment decisions on the basis of merit. We want to have the best qualified people in every job. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, protected veteran status, or any other characteristic under federal,
50+ Data Science and Machine Learning Cheat Sheets - KDnuggets
50+ Data Science and Machine Learning Cheat Sheets Gear up to speed and have Data Science & Data Mining concepts and commands handy with these cheatsheets covering R, Python, Django, MySQL, SQL, Hadoop, Apache Spark and Machine learning algorithms. There are thousands of packages and hundreds of functions out there in the Data science world! An aspiring data enthusiast need not know all. Here are
機械学習手習い: スパムフィルタを作る - うなの日記
「入門 機械学習」手習い、3日目。「3章 分類:スパムフィルタ」です。 www.amazon.co.jp ナイーブベイズ分類器を作って、メールがスパムかどうかを判定するフィルタを作ります。 分類器の仕組み 1) 以下の単語セットを作成 (a) スパムメッセージに出現しやすい単語とその出現確率 (b) スパムメッセージに出現しにくい単語とその出現確率 2) で作成した単語セットを元に、メール本文を評価し、以下を算出 (a2) メールをスパムと仮定した時の尤もらしさ (b2) メールを非スパムと仮定した時の尤もらしさ 3) a2 > b2 となるメールをスパムと判定する という感じで判定を行います。 必要なモジュールとデータの読み込み > setwd("03-Classification/") > library('tm') > library('ggplot2') # テスト用データ # 分
24 Ultimate Data Scientists To Follow in the World Today
Introduction Having a hero / heroine helps you navigate through the difficult times. You look up to them and then think that the problems you thought were difficult are actually trivial in nature. If people can solve and deliver at a much larger scale, you can too! If you thought learning data science is difficult or deep neural nets is not your cup of tea – look up to the role models who created
Cheatsheet - Python & R codes for common Machine Learning Algorithms
Introduction In his famous book – Think and Grow Rich, Napolean Hill narrates story of Darby, who after digging for a gold vein for a few years walks away from it when he was three feet away from it. Now, I don’t know whether the story is true or false. But, I surely know of a few Data Darby around me. These people understand the purpose of machine learning, its execution and use just a set 2 – 3
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