Complement NaiveBayesを実装したよ - kisa12012の日記
レッドブルとカレーが美味しい季節になりました． 前回，ナイーブベイズを実装した後， 「どうせならComplement NaiveBayesも実装してしまいなよ．」 という天からの声が聞こえた気がしたので，実装してみました． Complement NaiveBayesとはなんぞや，という方は，以下の記事で非常に丁寧に解説されているので，そちらを参照ください． こちらでも簡単に説明すると，Complement NaiveBayesはそのクラスに「属しない」記事を用いて，文書に対する尤度を計算します．そして，尤度が一番「低い」クラスを予測結果として出す手法です．NaiveBayesと反対ですね．その性質上，2クラスの場合はNaiveBayesとComplement NaiveBayesは結果が一致します． 新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ
オンライン分類器の比較 - Qiita
動機 前回書いた通り、会社内にデータは全く貯められていない状態です。ですが、将来ログをまともに取得した場合のデータは膨大になることが想定されました。そこで、（時間/空間）計算量を考慮するとオンライン学習アルゴリズムを使うのが最良と判断しました。 （以前のpostも想定しての話を書いています。いろんな意味で残念ですね...orz） 今までオンライン分類器をまともに使った事がなかったため、性能評価も兼ねていくつかの分類器を試してみたというわけです（随分前にですが...）。 オンライン分類器の概要 線形分類器は大体 $w^*:=argmin_wΣ_iL(x^{(i)},y^{(i)},w)+CR(w)$ $L(x^{(i)},y^{(i)},w)$：ロス関数, $R(w)$：正規化項 で表すことができると思います。 オンライン学習では、「データを1つ受け取るたびに逐次的にウェイトを更新する」とい
Spark mllib 教師あり学習アルゴリズム精度測定 - Qiita
はじめに Apache Sparkの機械学習ライブラリーmllibを弊社のサービス、分析業務に使えるかを検討するために各種ベンチマークを実施する予定でいます。 その第一弾として、spark mllibの教師あり分類アルゴリズムの精度評価を実施したので、その結果を共有します。 spark mllib 教師あり分類アルゴリズム Spark mllibの教師あり分類アルゴリズムには Naive Bayes (NB) SVM (SVM) Logistic Regresssion (LR) Decision Tree (DT) Random Forest (RF) Gradient Boosted Tree (GBT) があります。 詳細な特徴などは、参考リンクを参考していただくとして、我々は、今回、次の観点からこれらのアルゴリズムの精度評価を実施しました。 線形分類器と非線形分類が可能な分類器との
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