HMMの文字列分解による高速化 - DO++
今年もよろしく 読んで面白かった研究紹介を。 "Speeding Up HMM Decoding and Training by Exploiting Sequence Repetitions" [pdf] S. Mozes, et. al. CPM 2007の best paper HMM（隠れマルコフモデル）は、観測できる状態の列(s1, s2, ..., sn)が与えられたとき、隠れ状態の列（h1, h2, .., hn)を次の確率が最大になるものとして求めます。 Π_{i =1to n} p(s_i|h_i) p(h_i | h_{i-1}) ・・・(1) 各隠れ状態は直前の隠れ状態にのみ依存した確率分布で生成され、観測された各状態は、各隠れ状態から生成されます。隠れマルコフモデルは非常に広い分野で使われており、音声認識やら、品詞推定やら、最近では生物情報など（DNAの列が与えられ
プログラマーに最適なデータマイニングの教科書 『集合知プログラミング』 - 図書館情報学を学ぶ
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る当初はサンプルコードがPythonということで購入した本書ですが、読んでみると内容の素晴らしさに驚嘆しました。私が今までに読んだオライリーシリーズでも屈指の名作だと思います。 『集合知プログラミング』とは 『集合知プログラミング』は、Amazonの協調フィルタリングのように、ウェブ上のデータを収集してユーザーの嗜好にあったコンテンツを推薦したり、大量のデータを分かりやすく分類・可視化するプログラムを簡単に実装する技術を解説した書籍です。Webプログラミングをかじったことのある方でしたら、だれしもAmazonのような推薦サービスを作ってみたいと思ったこと
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